题目内容
（请给出正确答案）
A.与数据挖掘不同，机器学习的数据都是来自于真实的业务系统。
B.机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。
C.每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。
D.在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。
E.机器学习就是简单的统计分析。
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第1题
A、分布式的计算节点越多，计算速度越快。
B、在Hadoop环境中，各个数据节点的数据量一般均衡比较好。
C、在分布式计算环境中，每个数据节点的计算程序必须是一样的。
D、在数据并行的分布式计算中，各个计算节点的合并结果要与数据作为一个整体的计算结果一致。
第3题
A、早期的一些流派算法基本没什么用了。
B、不同的流派各有优势，可能处理不同的问题和数据。
C、现实中一个复杂的问题可以要综合几个流派的算法。
D、机器学习的流派使用不同的方法，共同促进机器学习的发展。
第4题
A、数据分析人员不需要懂业务
B、需要参与实际的项目才能深刻理解数据分析的思路和方法
C、到大学读个学位就可以了
D、机器学习技术的学习不是简单掌握一些算法和工具，还需要在实践中摸索分析思路
第5题
A、大数据可能存在偏差，机器学习的结果不好；
B、大数据虽很大，但是总存在例外的情况；
C、大数据机器学习可以满足所有行业的需求；
D、大数据机器学习的代价过大；
第6题
A、数据预处理的效果直接决定了机器学习的结果质量
B、数据噪声对神经网络的训练没什么影响
C、对于有问题的数据都直接删除即可
D、预处理不需要花费大量的时间
第9题
A、聚类（clustering）是一种无监督学习（unsupervised learning）方法
B、有一些分类（classification）方法是无监督学习（unsupervised learning）
C、无监督学习（unsupervised learning）也称为聚类（clustering）
D、监督学习（supervised learning）也称为分类（classification）
第10题
A.机器学习的概念包括了深度学习
B.机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法
C.我们即将进入强人工智能时代
D.人工智能与机器学习是等同的概念
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