人工神经网络（ Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号，树突接收到输入信号，然后对信号进行处理，通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图：那怎么构建人工神经网络中的神经元呢？受生物神经元的启发，人工神经元接收来自其他神

HBase 是一种分布式可扩展支持海量数据存储的NoSQL数据库，支持对大数据进行随机、实时的读/写访问。

（1）承UDF或者UDAF或者UDTF，实现特定的方法；（2）打成jar包，上传到服务器（3）执行命令add jar路径，目的是将 jar 包添加到 hive 中create temporary function 函数名 as "自定义函数全类名"（5）在select中使用 UDF 函数。

HBase 是一种分布式可扩展支持海量数据存储的NoSQL数据库，支持对大数据进行随机、实时的读/写访问。NoSQL数据库（非关系型数据库）是一种不同于传统关系型数据库的数据库管理系统。它们使用灵活的数据模型，不遵循传统的表格关系模式，而是采用键值对（如Redis）、文档型（如MongoDB）、列族存储（如HBase）、图形数据库（如Neo4j）等各种数据模型。非关系型数据库主要用于存储和处理大量

可以从以下几个方面回答，每一个方面又可以当做一个面试题（1）Flume 是什么？Flume 是 Cloudera 公司提供的一个高可用的高可靠的分布式的海量日志采集聚合和传输的系统。Flume 的设计原理是基于数据流（流式架构，灵活简单），其最主要的作用是实时读取服务器本地磁盘的数据，将数据写入HDFS 或 Kafka等。（2）Flume 文件目录Flume 主要的文件目录如下：（3）Flume

决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是 if-else 结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法。是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。如何选择划分点？如何决定叶节点的输出值？优点简单的理解和解释，树木可视化。缺点决策树学习者可以创建不能很好地推广数据

题目来源：三一重工。

广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，用于解决二分类问题。名字中带有回归，它与回归之间有一定的联系。逻辑回归的输入就是线性回归的输出sigmoid函数又称激活函数，其定义如下：回归的结果输入到sigmoid函数当中[0, 1]区间中的一个概率值，默认为0.5为阈值。.........

这是因为在OR条件中，如果其中一个条件的选择性很低，即满足该条件的记录数量很大，而另一个条件的选择性较高，即满足该条件的记录数量较少，数据库引擎可能会选择放弃使用索引，而进行全表扫描，以避免在索引中进行大量的随机访问，从而导致性能下降。（1）视图是外模式（也称为用户模式或者子模式，是用户或者应用程序所见到的数据库的逻辑结构），表是内模式（也称为存储模式或物理模式，是数据库的物理结构的描述）；索引是

算法又叫KNN算法，是一种分类算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说 KNN 算法是相对比较容易理解的算法。定义：如果一个样本在特征空间中的 k 个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。通过你的“邻居”来判断你属于哪个类别如何计算你到你的"邻居"的距离：一般时候,都是使用欧氏距离算法流程计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按距