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MapReduce是一种编程模型,用于处理大规模数据集的并行运算。
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发布时间:
2025-03-28 10:27:22
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1.
MapReduce是一种编程模型,用于处理大规模数据集的并行运算。
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本讲提到,MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它可以分为()几个阶段。(10.0分))A、masterB、MapC、ReduceD、workerE、figure
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在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
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大数据采集时都使用了大数据的处理模式,即 MapReduce 分布式并行处理模式或基于内存的流式处理模式。
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3D打印是一种采用计算机辅助设计三维重建数据集的方法,用于制造具有触觉反馈的化学模型。( )
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Excel是一种用于处理数据的应用软件
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下列关于MapReduce的说法,哪个描述是错误的?
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下列关于机器学习的基本概念表述正确的是A.机器学习模型是建立在输入数据和模型输出之间的映射关系B.训练集是用来训练模型的数据集C.测试集是用来确定模型超参数的数据集D.验证集是用来测试模型真实泛化能力的数据集
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方差(variance)是指模型预测结果的离散程度,方差可用于度量模型在不同数据集上的稳定性,即模型在不同数据集上的泛化能力。
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在Hadoop项目结构中,MapReduce指的是什么?A.流计算框架B.分布式并行编程模型C.Hadoop上的工作流管理系统D.提供分布式协调一致性服务
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