有关机器学习的流派以下说法正确的是？

A、机器学习比数理统计方法更先进

B、通常不假定总体具有正态分布

C、机器学习需要进行各种假设检验

D、机器学习无法对算法效果进行评估

A、不需要了解一定的相关业务知识

B、不需要熟悉数据的提取和预处理

C、需要一定的数据分析实际项目训练

D、培训后就能胜任实际数据分析

A、机器学习是一个顺序的过程

B、机器学习的结果只要正确就可以使用

C、机器学习就是根据用户的需求从业务数据库提取数据后直接输入到机器算法得到结果

D、机器学习最终的结果需要经过实验或业务专家的认可才可投入使用

A、每种算法都有其使用范围，因此选择算法需要考虑具体处理的问题

B、对聚类问题可以任选一种聚类算法

C、判断机器学习算法好坏在分析数据前就可以确定

D、机器学习算法的好坏需要通过实验比较确定

A、预处理是机器学习一个不可少的环节

B、预处理只要做一次就可以

C、预处理涉及数据的清洗、格式转换、空值的填补等很多工作

D、预处理的过程可能本身就是一个机器学习过程

A、与数据挖掘不同，机器学习的数据都是来自于真实的业务系统。

B、机器学习可以从有限的样本数据中得到有用的规律，并能对新样本进行一定的泛化预测。

C、每种机器学习算法都有一定的使用范围，只能处理某类数据和问题。

D、在机器学习过程中，需要人的经验指导数据的选择、噪声的消除、合适算法的选择以及调参等工作。

E、机器学习就是简单的统计分析。

A.机器学习的概念包括了深度学习

B.机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法

C.我们即将进入强人工智能时代

D.人工智能与机器学习是等同的概念

A、分布式的计算节点越多，计算速度越快。

B、在Hadoop环境中，各个数据节点的数据量一般均衡比较好。

C、在分布式计算环境中，每个数据节点的计算程序必须是一样的。

D、在数据并行的分布式计算中，各个计算节点的合并结果要与数据作为一个整体的计算结果一致。

A、查询大量的操作数据去发现新的信息

B、从大量的业务数据中分析有兴趣的新颖知识辅助决策的过程

C、机器学习的结果不一定是能辅助决策

D、需要借助统计学或机器学习的一些算法

A、数据分析人员不需要懂业务

B、需要参与实际的项目才能深刻理解数据分析的思路和方法

C、到大学读个学位就可以了

D、机器学习技术的学习不是简单掌握一些算法和工具，还需要在实践中摸索分析思路