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假设你有一个非常大的训练集合，如下机器学习算法中，你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的（)。
A.逻辑斯特回归(LR)，以及随机梯度下降(SGD)
B.线性回归及批量梯度下降(BGD)
C.神经网络及批量梯度下降(BGD)
D.针对单条样本进行训练的在线学习
A.聚类
B.决策树
C.逻辑回归
D.线性回归
A.逻辑回归
B.线性回归
C.k-means
D.Apriori
A.监督学习
B.聚类分析
C.分类分析
D.回归分析
A.线性回归分析是一种浅层学习方法
B.K-means聚类是一种浅层学习方法
C.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法
D.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射
A.单因素方差分析
B.双因素方差分析
C.线性回归分析
D.相关分析
