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316、下列哪一項不適合使用大數據執行預測。(A)Wal‐Mart 由賣衣服數量,預測賣酒數量(B)疾病預測(C)價格預測(D)行為預測
問題詳情
316、下列哪一項不適合使用大數據執行預測。
(A)Wal‐Mart 由賣衣服數量,預測賣酒數量
(B)疾病預測
(C)價格預測
(D)行為預測
參考答案
答案:A
難度:
計算中
-1
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315、下列哪一項不適合使用大數據執行預測。(A)氣候預測(B)金融預測(C)一個女人,生男或生女的預測(D)運動比賽預測
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317、下列哪項可能是大數據的原始資料的特色?(A)數據是結構化的(B)數據是非結構化的(C)數據是分散而無序的(D)以上皆是
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318、在大數據的數據創新方面,不會有下列哪一種方式。(A)數據有效組合(B)數據只使用一次(C)數據可多次使用(D)數據源應不斷擴增
319、下列哪一項不是大數據的發展趨勢。(A)數據成為資產(B)產業垂直整合(C)每一筆數據對每個人皆是有價值的(D)泛互聯網化
320、以下哪家公司在互聯網平台上競爭中並不佔優勢。(A)Google(B)Facebook(C)Cisco(D)Apple
321、大數據不可用來做下列哪一項。(A)預測人類的價值觀(B)預測公司營業趨勢(C)協助公司制定營業策略(D)購物網站可發現哪些客戶可能懷孕
322、大數據可用來做哪一項。(A)預測 Apple 公司發表下一代手機時,執行長庫克將說的第一句話(B)預測某一個人,患某疾病的風險值(C)預測最新購物中心,不知名客人,在此購物中心將停留多久(D)
11. Be careful. The _____ from the stove is very high. (A) heat (B) height (C) hip (D)gesture
252、讓不同容器看到不同的檔案系統,使用哪一項技術?(A)Namespace(B)Control Group(C)AUFS 及 chroot(D)Virtual Network
253、讓不同的容器擁有自己的網路拓樸,使用哪一項技術?(A)Namespace(B)Control Group(C)AUFS 及 chroot(D)Virtual Network
254、下面何者非常見的容器產品?(A)LXC(B)Docker(C)Xen(D)lmctfy
255、下面有關容器的技術何者正確?(A)稱之為 OS 虛擬化,是一種標準的虛擬化技術(B)可以在容器中安裝各種不同的作業系統(C)可以讓不同的作業系統共享一台硬體資源(D)多為 Windows 核心
256、下列何者的執行關係正確?(A)容器運行於虛擬機中運行於伺服器中(B)虛擬運行於容器中運行於伺服器中(C)伺服器運行於虛擬機中運行於容器中(D)容器運行於伺服器中運行於虛擬機中
257、下列何者為容器和虛擬機的共同點(A)都需要 Hypervisor(B)都可從模板產生(C)都對硬體直接控制(D)都擁有強大的安全性及隔離性
258、下列何者不是常見的 Linux 容器產品?(A)LXC(B)Docker(C)lmctfy(D)Elasticsearch
259、下列何者不是執行容器的步驟之一?(A)執行指令,下載模板(B)建立網路(C)硬體分配(D)安裝作業系統及應用程式
260、最接近虛擬機概念的容器產品是?(A)LXC(B)Docker(C)lmctfy(D)Virtuoso
261、下列何者非機器學習的種類?(A)監督學習(B)非監督學習(C)淺層學習(D)深層學習
262、下列何者非監督學習的必備條件?(A)樣本特徵(features)(B)樣本標籤(label)(C)優化資料(D)演算法
263、有關大數據演算法中,下列何者有誤?(A)資料可以被分成不同種類時,使用分類(B)可找出資料間的共同關係時,使用回歸(C)分類時需要找出邊界(D)回歸時要找出資料預估的落點
264、最簡單的機器學習分類法為?(A)K Means(B)隱藏馬可夫鍊(C)支援向量機(D)單純貝式
265、單純貝氏理論的「單純(Naïve)」,其原因是?(A)因為貝氏本身是傳教士,思想較單純(B)因為整個算式只有簡單的乘法(C)因為整個理論不考慮參與運算因子之間的互相關連(D)因為存在另外一個複
266、分類演算法,最重要的是找出下列何者?(A)Decision Boundary(B)Dataset(C)Features(D)Labels
267、下列何者不是大數據機器學習的常見應用?(A)Google 無人駕駛車(B)Google 垃圾郵件判別(C)Google Captcha2 文字判別(D)Google 搜尋引擎結果
268、貝氏定理最有名的範例為?(A)Monty Hall Problem(B)Monty Python Problem(C)The Full Monty Movie(D)Monte Carlo Th
269、有關支援向量機(SVM)演算法中,最重要的技術為?(A)Entropy(B)Kernel Trick(C)Possibility(D)Max Distance
270、有關 Decision Tree 演算法中,最重要的技術為?(A)Entropy(B)Kernel Trick(C)Possibility(D)Max Distance