在Hadoop集群中，一個MapReduce作業(yè)的執(zhí)行流程包括以下哪些（）

分類分析的兩個階段分別為（）。

如何進行數(shù)據(jù)清洗（）

樸素貝葉斯分類器對（）數(shù)據(jù)具有較好的分類效果。

隨機森林利用隨機的方式將許多決策樹組合成一個森林，每個決策樹在分類的時候決定測試樣本的最終類別。它的優(yōu)點是（）

客戶感知溯源分析結合網(wǎng)管、經(jīng)分數(shù)據(jù)等，建立貼近客戶使用體驗的感知評價。通過（）核心算法從海量的客戶網(wǎng)絡行為樣本中識別異常點，并進行聚類分析，判斷異常屬于群體現(xiàn)象或個別現(xiàn)象。

聚類分析中，通常使用（）來衡量兩個對象之間的相異度。

AprioriSome算法可以看作是AprioriAll算法的改進，具體過程分為（）兩個階段。

如果購買鐵錘的顧客中有70％的人購買了鐵釘，那么置信度是（）。

物聯(lián)網(wǎng)端到端質量分析應用中網(wǎng)絡接入時長定界流程，當下列哪些過程時延損耗較大需要轉EPC進行處理（）