DS-200試験過去問、DS-200学習教材

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試験番号：DS-200問題集
試験科目：Data Science Essentials Beta
最近更新時間：2014-09-11
問題と解答：全60問 DS-200 受験記対策
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NO.1 Certain individuals are more susceptible to autism if they have particular combinations of
genes expressed in their DNA. Given a sample of DNA from persons who have autism and a sample
of DNA from persons who do not have autism, determine the best technique for predicting whether
or not a given individual is susceptible to developing autism?
A. Native Bayes
B. Linear Regression
C. Survival analysis
D. Sequencealignment
Answer: B

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NO.2 What is the result of the following command (the database username is foo and password is
bar)?
$ sqoop list-tables - -connect jdbc : mysql : / / localhost/databasename - -table - - username foo
-password bar
A. sqoop lists only those tables in the specified MySql database that have not already been
imported into FDFS
B. sqoop returns an error
C. sqoop lists the available tables from the database
D. sqoopimports all the tables from SQLHDFS
Answer: C

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Reference:https://www.inkling.com/read/hadoop-definitive-guide-tom-white-3rd/chapter-15 /gettin
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NO.3 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

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NO.4 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the median?
A. A
B. B
C. C
Answer: A

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NO.5 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.6 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

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NO.7 What is default delimiter for Hive tables?
A.