10 вопросов на знание основ работы с логистической регрессией в Spark MLlib: открытый интерактивный тест для начинающих изучать машинное обучение

курсы hadoop sql, big data обучение, bigdata курсы, hadoop spark, анализ с использование spark, bigdata курсы,аналитика больших данных курсы, курсы spark, основы spark, основы hadoop, обучение администраторов spark, spark mllib, spark rdd, spark streaming

Чтобы самостоятельное обучение по Spark Mllib стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы с логистической регрессией в распределенном фреймворке Apache Spark, включая ее особенности и методы для работы с Big Data.

Тест по основам работы с логистической регрессией в Spark MLlib для новичков

Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об основных методах обработки Big Data с помощью логистической регрессии, которые являются неотъемлемой частью Spark MLlib. Ответы на эти вопросы мы разбирали в статье про основы работы с логистической регрессией в Spark MLlib здесь. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Открытый тест по логистической регрессии в Spark

Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1. Какие данные служат для оценки эффективности логистической модели?

 
 
 
 

2. Какой класс отвечает за маркерную разметку?

 
 
 
 

3. Для какого прогноза используется логистическая регрессия?

 
 
 
 

4. За что отвечает класс HashingTF

 
 
 
 

5. Какой метод отвечает за классификацию и прогноз?

 
 
 
 

6. Какой класс необходимо импортировать для работы с логистической регрессией в Spark?

 
 
 
 

7. В виде какой структуры данные подаются в алгоритм логистической регрессии для анализа?

 
 
 
 

8. Какой класс отвечает за последовательность преобразований при обучении логистической ML-модели?

 
 
 
 

9. За что отвечает следующий фрагмент кода:

tokenizer = Tokenizer(inputCol=»violations», outputCol=»words»)

hashingTF = HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol=»features»)

lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.01)

pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

model = pipeline.fit(labeledData)

 
 
 
 

10. Какие значения принимает результат анализа логистической регрессией?

 
 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые начинают самостоятельно изучать машинное обучение в  распределенном фреймворке Apache Spark, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач. Также мы подготовили для вас серию тестов по отдельным разделам Apache Spark. Например, проверить свои знания по основам работы с RDD в Spark вы можете здесь.

Освоить Apache Spark на профессиональном уровне для практического использования в своих проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

Добавить комментарий

Поиск по сайту