典型的机器学习和数据挖掘算法包括()

B、聚类

C、正交

D、回归分析

A.分类

B.聚类

C.降维

D.回归

A.根据样本数据，采用分类算法，训练分类器

B.根据样本数据，进行回归分析

C.将未知类别的一组数据，采用聚类方法，分成不同的组

D.机器人在报考环境中，自主学习掌握行走方法

A.K-Means算法

B.最大期望(EM)算法

C.CART:分类与回归树

D.冒泡排序法

A.K均值聚类

B.层次聚类

C.网格聚类

D.逻辑回归

E.线性回归

A.关联

B.聚类

C.回归

D.分类

A．分类或预测模型发现，数据归纳、聚类、关联规则发现，序列模式发现，依赖关系或依赖模型发现，异常和趋势发现等等

B．机器学习法、统计方法、神经网络方法和数据库方法

C．归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等

D．回归分析、判别分析、聚类分析、探索性分析等

A、Spark SQL在HDFS文件上可根据自定义方式进行文件与表的映射关系

B、Spark Streaming准实时流计算框架，数据可以消费MQ、Kafka等

C、Spark MLlib机器机器学习算法库，封装了主流的机器学习算法

D、Spark GraphX进行基于图计算的服务支持