编程模型不适合用来处理大量数据的分布式运算，用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。

需要先假设样本空间中所有数据服从某个分布或者数据模型，然后根据模型采用不一致校验识别离群点指的是（）

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决策树是一种基于树形结构的预测模型，每一个树形分叉代表一个分类条件，叶子节点代表最终的分类结果，其优点在于易于实现，决策时间短，并且适合处理非数值型数据。

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大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的世界中呈现出的数据泛滥的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性。

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HDFS是一个不可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。

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（）是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。

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当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）

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Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。

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（）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。

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卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（）

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