2014年10月8日星期三

CCA-500認定資格、DS-200資格認定、CCA-505学習教材

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CCA-500試験番号:CCA-500問題集
試験科目:Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH)
最近更新時間:2014-10-08
問題と解答:全60問 CCA-500 全真問題集
100%の返金保証。1年間の無料アップデート。

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DS-200試験番号:DS-200問題集
試験科目:Data Science Essentials Beta
最近更新時間:2014-10-08
問題と解答:全60問 DS-200 練習問題
100%の返金保証。1年間の無料アップデート。

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CCA-505試験番号:CCA-505問題集
試験科目:Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam
最近更新時間:2014-10-08
問題と解答:全45問 CCA-505 試験問題集
100%の返金保証。1年間の無料アップデート。

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NO.1 You are working with a logistic regression model to predict the probability that a user will click
on an ad. Your model has hundreds of features, and you're not sure if all of those features are
helping your prediction. Which regularization technique should you use to prune features that
aren't contributing to the model?
A. Convex
B. Uniform
C. L2
D. L1
Answer: A

Cloudera   DS-200   DS-200

NO.2 Why should stop an interactive machine learning algorithm as soon as the performance of the
model on a test set stops improving?
A. To avoid the need for cross-validating the model
B. To prevent overfitting
C. To increase the VC (VAPNIK-Chervonenkis) dimension for the model
D. To keep the number of terms in the model as possible
E. To maintain the highest VC (Vapnik-Chervonenkis) dimension for the model
Answer: B

Cloudera会場   DS-200   DS-200会場

NO.3 Under what two conditions does stochastic gradient descent outperform 2nd-order
optimization techniques such as iteratively reweighted least squares?
A. When the volume of input data is so large and diverse that a 2nd-order optimization technique
can be fit to a sample of the data
B. When the model's estimates must be updated in real-time in order to account for
newobservations.
C. When the input data can easily fit into memory on a single machine, but we want to calculate
confidence intervals for all of the parameters in the model.
D. When we are required to find the parameters that return the optimal value of the objective
function.
Answer: A,B

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NO.4 What is default delimiter for Hive tables?
A.

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