你可能感興趣的試題

MLlib中創(chuàng)建稀疏矩陣（（0.0，2.0），（3.0，0.0），（0.0，6.0））的語句是（）

A.val dm：Matrix=Matrices.dense（3，2，Array（0.0，3.0，0.0，2.0，0.0，6.0））
B.val dm：Matrix=Matrices.sparse（3，2，Array（0.0，2.0，3.0，0.0，0.0，6.0））
C.val sm：Matrix=Matrices.sparse（3，2，Array（0，1，2），Array（1，0，1），Array（2，3，6））
D.val sm：Matrix=Matrices.dense（3，2，Array（0，1，2），Array（1，0，1），Array（2，3，6））

單項(xiàng)選擇題

基于密集向量（1.0，0.0，3.0）創(chuàng)建一個(gè)LabledPoint，設(shè)其標(biāo)識值為1.0，以下正確的選項(xiàng)為（）

A.val pos=LabeledPoint（1.0，Vectors.dense（1.0，0.0，3.0））
B.val pos=LabeledPoint（1.0，（1.0，0.0，3.0））
C.val pos=LabeledPoint（Vectors.dense（1.0，0.0，3.0），1.0）
D.val pos=LabeledPoint（（1.0，0.0，3.0），1.0）

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MLlibᨀ供的分布式矩陣中，不包含行、列索引信息的矩陣類型是（）

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MLlib中創(chuàng)建稀疏矩陣（（0.0，2.0），（3.0，0.0），（0.0，6.0））的語句是（）

基于密集向量（1.0，0.0，3.0）創(chuàng)建一個(gè)LabledPoint，設(shè)其標(biāo)識值為1.0，以下正確的選項(xiàng)為（）

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MLlibᨀ供的分布式矩陣中，不包含行、列索引信息的矩陣類型是（）

MLlib中創(chuàng)建稀疏矩陣（（0.0，2.0），（3.0，0.0），（0.0，6.0））的語句是（）

基于密集向量（1.0，0.0，3.0）創(chuàng)建一個(gè)LabledPoint，設(shè)其標(biāo)識值為1.0，以下正確的選項(xiàng)為（）