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[单选题]

随机森林是在()上的一个扩展变体。

A.Boosting

B.AdaBoost

C.RF

D.Bagging

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第1题
安全运营中心(SOC)已收到可靠情报,表明威胁行为者正计划使用破坏性病毒的多种变体进行攻击。在获得该病毒变种的样本集并对其进行逆向工程以了解它们的工作原理后,发现了一个共性。所有变体都被编码为写入特定的内存位置。确定该病毒对组织没有威胁,因为他们有远见,可以在所有端点上启用什么功能()。

A.地址空间布局随机化(ASLR)。

B.可信平台模块(TPM)。

C.虚拟化。

D.过程隔离。

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第2题
随机森林的各个基分类器之间是互相独立的,在训练的时候可以并行训练。()
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第3题
在区块链的领域里,()是被提到最多的概念之一,很多人第一次听到这个概念也是因为区块链。

A.随机森林算法

B.哈希算法

C.遗传算法

D.朴素贝叶斯算法

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第4题
在音节zi、ji、zhi中,i、-i(前)、-i(后)是()。

A.一个音位的不同变体

B.两个音位:i是一个音位、-i(前)、-i(后)是一个音位

C.两个音位:i和-i(前)是一个音位、-i(后)是一个音位

D.三个音位

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第5题
虚拟专用网,其英文简称为______,是企业内部网在Internet等公共网络上的延伸,通过一个专用的
通道来创建一个安全的专用连接,从而可将远程用户、企业分支机构、公司的业务合作伙伴等与公司的内部网络连接起来,构成一个扩展的企业内部网。

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第6题
我们想要训练一个ML模型,样本数量有100万个,特征维度是5000,面对如此大数据,如何有效地训练模型()。

A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型

B.尝试使用在线机器学习算法

C.使用PCA算法减少特征维度

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第7题
特征向量的缺失值处理:缺失值较多,直接将该特征舍弃掉,否则可能反倒会带入较大的noise,对结果造成不良影响;缺失值较少,其余的特征缺失值都在10%以内,我们可以采取很多的方式来处理:()。

A.把NaN直接作为一个特征,假设用0表示

B.用均值填充

C.用随机森林等算法预测填充

D.以上答案都不正确

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第8题
地表火是指沿()扩展蔓延,烧毁地被物的火。

A.土地表面

B.森林

C.林地表面

D.树枝

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第9题
随机森林算法是一种典型的Stacking算法。()
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第10题
集成模型随机森林的底层是ID3树。()
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第11题
在客户-服务器模型中,标识一个特定的服务通常使用()。

A.TCP和UDP的端口号

B.随机选择的16位数

C.主机上网卡的MAC地址

D.CPU的序列号

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