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Exam Code: CCA-505Prüfungsname: Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam
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Nummer: 45 Q&As
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Exam Code: CCA-500Prüfungsname: Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH)
Aktulisiert: 2014-10-14, CCA-500 quizfragen und antworten
Nummer: 60 Q&As
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Exam Code: DS-200Prüfungsname: Data Science Essentials Beta
Aktulisiert: 2014-10-14, DS-200 fragen und antworten
Nummer: 60 Q&As
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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
gsqoop
NO.3 Refer to the exhibit.
Which point in the figure is the mode?
A. A
B. B
C. C
Answer: C
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NO.4 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.5 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.6 What is the most common reason for a k-means clustering algorithm to returns a sub-optimal
clustering of its input?
A. Non-negative values for the distance function
B. Input data set is too large
C. Non-normal distribution of the input data
D. Poor selection of the initial controls
Answer: C
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NO.7 What is default delimiter for Hive tables?
A.
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