2014年12月31日，甲公司根据类似案件的经验判断，一起未决诉讼的最终判决很可能对公司不利，预计将

A．ECA加流量检测最核心的技术是生成ECA检测分类模型

B．通过前端ECA探针提取加密流量的明文数据，包括TLS握手信息、TCP统计信息、DNS/HTTP相关信息，并将它们统一上报给CIS系统

C．基于分析取证的特征向量，采用机器学习的方法，利用样本数据进行训练，从而生成分类器模型

D．安全研究人员通过和群殴的黑白样本集，结合开源情报，域名，IP,SSL等信息，提取加密流量的特性信息

A．①②③④

B．③①②④

C．④①②③

D．②③①④

A．通过多轮分类获得多个分类模型。

B．每轮生成的模型都会减少错误样本的权重，使得分错的样本能在下一次重点学习。

C．对新样本预测时采用多轮训练得到的分类模型的预测结果的加权平均值。

D．通过提高每轮训练得到的分类模型的准确率。

关于Maximum Omitted Features参数的意义哪一项不对？

A.表示模型的最大忽略特征数

B.表示模型的最大匹配特征数

C.0表示全部特征必需匹配

D.-1表示允许部分匹配

A．如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化

B．增加数据可以减少模型方差

C．样本越多，模型训练越快，性能越好

D．样本越少，模型的方差越大

A．样本越多，模型训练越快，性能越好。

B．样本越少，模型的方差越大。

C．如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化。

D．增加数据可以减少模型方差。

A．如果模型性能不佳，可增加样本多样性进行优化

B．增加数据可以减少模型方差

C．样本越多，模型训练越快，性能越好

D．样本越少，模型的方差越大

A．如果能保证训练数据的质量，那么往往比挑选或者设计模型的收益更大。

B．对于图像分类问题而言，如果类别数远远超过类别样本数，那么通常的方法可能效果不好，需要对数据进行增强。

C．在预训练的模型基础上，采用微调（fine-tune）的方法对少量的新样本训练往往比从头训练效果差，但训练的速度快。

D．在预训练的模型进行微调时，一般预先对顶层的参数进行调整，这是因为与底层比较，顶层获得的特征是更通用的特征。

A、①②③④

B、③①②④

C、④①②③

D、②③①④