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Exam Code: CCA-500
Prüfungsname: Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH)
Aktulisiert: 2014-09-02, CCA-500 prüfung
Nummer: 60 Q&As

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Exam Code: CCA-505
Prüfungsname: Cloudera Certified Administrator for Apache Hadoop (CCAH) CDH5 Upgrade Exam
Aktulisiert: 2014-09-02, CCA-505 online prüfungen
Nummer: 45 Q&As

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Exam Code: DS-200
Prüfungsname: Data Science Essentials Beta
Aktulisiert: 2014-09-02, DS-200 echte Fragen
Nummer: 60 Q&As

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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 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.5 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.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 Refer to the exhibit.
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Answer: B

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NO.8 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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