在Hadoop集群中，一個(gè)MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）

當(dāng)目標(biāo)是連續(xù)變量時(shí)，該決策樹(shù)是（）

隨機(jī)森林利用隨機(jī)的方式將許多決策樹(shù)組合成一個(gè)森林，每個(gè)決策樹(shù)在分類(lèi)的時(shí)候決定測(cè)試樣本的最終類(lèi)別。它的優(yōu)點(diǎn)是（）

分類(lèi)分析的兩個(gè)階段分別為（）。

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要開(kāi)源生態(tài)體系包括（）

在數(shù)據(jù)挖掘中，以下哪三種算法應(yīng)用最為廣泛（）

聚類(lèi)分析中，通常使用（）來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)對(duì)象之間的相異度。

客戶感知溯源分析結(jié)合網(wǎng)管、經(jīng)分?jǐn)?shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗(yàn)的感知評(píng)價(jià)。通過(guò)（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡(luò)行為樣本中識(shí)別異常點(diǎn)，并進(jìn)行聚類(lèi)分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個(gè)別現(xiàn)象。

如果購(gòu)買(mǎi)鐵錘的顧客中有70％的人購(gòu)買(mǎi)了鐵釘，那么置信度是（）。

AprioriAll算法存在的問(wèn)題包括（）。