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更多“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限…”相关的问题
A.级别划分较多的属性不会影响模型效果
B.在某些噪音较大的分类或回归问题上不会过拟合
C.每次学习使用不同训练集，一定程度避免过拟合
D.能够处理高纬度的数据，并且不做特征选择
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
其中，POLICEit示人均警力支出，MEDINCit表示收入中位数，而PROPTAXit表示财产税率;I表示自然对数。由于住房价格直接影响学校基金的收益，所以支出和住房价格同时决定。
假定学校的融资方式在1994年发生巨大变化：不是通过征收地方财产税，学校的资金来源基本上由州一级的单位决定。令ISTATEALL，表示州政府在第t年对地区i拨款的对数，一旦我们控制了支出和地区的固定影响，上述方程中哪个是外生变量？你如何估计βj？
A.在学习过程中，应该从采集样本开始，分析出其特性再进行机器学习
B.机器学习仅仅是对大量的样本进行统计，方便安全管理员进行查看
C.在检测过程中，针对未知样本需要将其特性进行提取计算出相应模型为后续进行静态比对提供样本
D.安全源数据可以来自很多地方，包括数据流、报文、威胁事件、日志等
假设决定y的总体模型是
，而这个模型满足假定MLR.1~MLR.4。但我们估计了漏掉x3的模型。
回归的OLS估计量。(给定样本中自变量的值)证明
的期望值是
