题目内容
（请给出正确答案）
A.评估器是学习算法或在训练数据上的训练方法的概念抽象
B.在机器学习流水线里，评估器通常是被用来操作 DataFrame数据并生成一个转换器
C.评估器实现了方法transfrom()，它接受一个DataFrame并产生一个转换器
D.评估器实现了方法fit()，它接受一个DataFrame并产生一个转换器
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B、在进行业绩考核时，销售经理还应该考虑一些影响销售人员业绩的定性化因素做到全面、公平地对推销人员进行评估和考核
C、对于推销人员进行业绩评估能够帮助销售经理确定薪酬以及为推销人员提供建议，帮助其改进销售工作
D、很多企业的做法是实地观察销售人员对其进行监督指导
B．VARIABLE ：模型中的回归变量，包括常数项INTERCEPT和回归变量
C．F VALUE ：F值，用此值检验模型中参数均为零的假设
D．R-SQUARE ：R-SQUARE 越大，则表示模型自变量的变异的比重越大，模型拟合的越差，它是评价模型拟合优度的重要指标
B、儿童监护室的护士服务对象包括家长和儿童
C、儿童监护室护理工作中应注重以家庭为中心的护理理念
D、儿童监护室中护士对患儿评估中应注意其生长发育特点
E、以上描述均正确
A.设想、选择、决策、评估、设计、施工、验收、投产使用
B.设想、选择、评估、决策、施工、设计、验收、投产使用
C.选择、设想、评估、决策、设计、施工、验收、投产使用
D.设想、选择、评估、决策、设计、施工、验收、投产使用
A、转换器是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法
B、技术上，转换器实现了一个方法fit()，它通过附加一个或多个列，将一个DataFrame转换为另一个DataFrame
C、一个模型就是一个转换器，它把一个不包含预测标签的测试数据集DataFrame打上标签，转化成另一个包含预测标签的 DataFrame
D、技术上，转换器实现了一个方法transform()，它通过附加一个或多个列，将一个DataFrame转换为另一个DataFrame
A、传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，大多只能在少量数据上使用
B、利用MapReduce框架在全量数据上进行机器学习，这在一定程度上解决了统计随机性的问题，提高了机器学习的精度
C、MapReduce可以高效支持迭代计算
D、Spark无法高效支持迭代计算
A、MLlib库从1.2版本以后分为两个包：spark.mllib和spark.ml
B、spark.mllib包含基于DataFrame的原始算法API
C、spark.mllib包含基于RDD的原始算法API
D、spark.ml则提供了基于RDD的、高层次的API
A、DataFrame可容纳各种数据类型，与RDD数据集相比，它包含了模式（schema）信息，类似于传统数据库中的二维表格
B、流水线用DataFrame来存储源数据
C、转换器（Transformer）是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法
D、评估器（Estimator）是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法
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