A.機器學習是一個順序的過程

B.機器學習的結果只要正確就可以使用

C.機器學習就是根據(jù)用戶的需求從業(yè)務數(shù)據(jù)庫提取數(shù)據(jù)后直接輸入到機器算法得到結果

D.機器學習最終的結果需要經(jīng)過實驗或業(yè)務專家的認可才可投入使用

A.基于正則表達式的規(guī)則匹配方法，通過事先設定的模式直接從文本中抽取出所需信息。

B.機器學習方法，例如支持向量機（SVM），根據(jù)訓練集學習到的特征和標簽對新數(shù)據(jù)進行分類，以識別實體和關系。

C.深度學習模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），應用于序列標注任務，有效處理文本中的

D.隨機森林算法，作為一種集成學習方小法，常用于圖像識別與分類，在知識抽取領域較少直接應用于文本分析。

A.輸入的數(shù)據(jù)長度是固定的

B.固定長度輸出

C.單向不可逆

D.HASH算法是一個從明文到密文的不可逆的映射

A.輸入的數(shù)據(jù)長度是固定的

B.固定長度輸出

C.單向不可逆

D.HASH算法是一個從明文到密文的不可逆的映射

A.輸入的數(shù)據(jù)長度是固定的

B.固定長度輸出

C.單向不可逆

D.HASH算法是一個從明文到密文的不可逆的映射

A.無需顯式的經(jīng)驗或知識

B.直接學習從數(shù)據(jù)到輸出的映射關系

C.人為劃分成多個子問題和步驟

D.手造特征，參數(shù)學習

A.將數(shù)據(jù)進行拆分

B.對映射后的數(shù)據(jù)進行排序,然后輸入到Reducer

C.經(jīng)過映射后的輸出數(shù)據(jù)會被排序，然后每個映射器會進行分區(qū)

D.通過實現(xiàn)自定義的Partitioner來指定哪些數(shù)據(jù)進入哪個Reducer

A.監(jiān)督學習

B.無監(jiān)督學習

C.強化學習

D.深度學習

A.抽取歷史和結果

B.源到目標的映射文檔

C.調度異常處理

D.數(shù)據(jù)共享規(guī)則和協(xié)議