BAT机器学习面试题1000题（326~330题）

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[/b][/b][/b][/b][/b][/b][/b]《BAT机器学习面试1000题》系列作为国内首个AI题库，囊括绝大部分机器学习和深度学习的笔试面试题、知识点，可以作为机器学习自测题，也可以当做查漏补缺的资料库。七月在线AI题库见“阅读原文”。326.下面关于Hive的说法正确的是( )

A. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文本映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能
B. Hive可以直接使用SQL语句进行相关操作
C. Hive能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询
D. Hivez在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改，只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下

正确答案：A
Hive使用类sql语句进行相关操作，称为HQL，它允许熟悉 SQL 的用户查询数据。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive 构建在基于静态批处理的Hadoop 之上，Hadoop 通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。因此，Hive 并不能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询，例如，Hive在几百MB 的数据集上执行查询一般有分钟级的时间延迟。
Hive 并不适合那些需要低延迟的应用，例如，联机事务处理（OLTP）。Hive 查询操作过程严格遵守Hadoop  MapReduce 的作业执行模型，Hive 将用户的HiveQL    语句通过解释器转换为MapReduce 作业提交到Hadoop  集群上，Hadoop  监控作业执行过程，然后返回作业执行结果给用户。Hive 并非为联机事务处理而设计，Hive    并不提供实时的查询和基于行级的数据更新操作。Hive 的最佳使用场合是大数据集的批处理作业，例如，网络日志分析。

327.关于input split和block的描述正确的是( )
A. Mapreduce 的input split就是一个block
B. input split是一种记录的逻辑划分,而block是对输入数据的物理分割,两者之间有着本质的区别
C. 由于Block是本地的,DFSCline可以不用向DataNode建立连接,直接读磁盘上的文件
D. 为了发挥计算本地化性能,应该尽量使inputSplit大小与block大小相当

正确答案：B
1. 一个split不会包含零点几或者几点几个Block，一定是包含大于等于1个整数个Block 
2. 一个split不会包含两个File的Block,不会跨越File边界 
3. split和Block的关系是一对多的关系 
4. maptasks的个数最终决定于splits的长度

328.推导朴素贝叶斯分类 P(c|d)，文档 d（由若干 word 组成），求该文档属于类别 c 的概率， 并说明公式中哪些概率可以利用训练集计算得到。
根据贝叶斯公式P(c|d)=（P(c)P(d|c)/P(d)）。
这里，分母P(d)不必计算，因为对于每个类都是相等的。 分子中，P(c)是每个类别的先验概率，可以从训练集直接统计，
P(d|c)根据独立性假设，可以写成如下 P(d|c)=￥P(wi|c)（￥符号表示对d中每个词i在c类下概率的连乘），
P(wi|c)也可以从训练集直接统计得到。 至此，对未知类别的d进行分类时，类别为c=argmaxP(c)￥P(wi|c)。

329.逻辑回归与多元回归分析有哪些不同？
A. 逻辑回归预测某事件发生的概率
B. 逻辑回归有较高的拟合效果
C. 逻辑回归回归系数的评估
D. 以上全选

答案：D
逻辑回归是用于分类问题，我们能计算出一个事件/样本的概率；一般来说，逻辑回归对测试数据有着较好的拟合效果；建立逻辑回归模型后，我们可以观察回归系数类标签(正类和负类)与独立变量的的关系。

330."过拟合是有监督学习的挑战，而不是无监督学习"以上说法是否正确：
A. 正确
B. 错误

答案：B
我们可以评估无监督学习方法通过无监督学习的指标，如：我们可以评估聚类模型通过调整兰德系数.

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