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[单选题]
机器学习中，从获得数据到模型正式放入模型之前,以下哪个选项不是这个过程的一部分（)
A.数据标准化
B.教据降维
C.数据可视化
D.数据清理
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A.安平监控场景。通过在边缘侧的视频预分析，实现园区、住宅、商超等视屏监控场景实时感知安全事件、监控联动
B.工业视觉场景。云端已训练的视觉模型，在边缘侧部署，实现产品实时预测，提升检测效率，提高产品质量
C.工业制造预测性维护。设备预测性维护是工业IoT的典型场景，边缘端可以及时对大量数据进行预处理，通过边缘模型预测，提升设备运维效率，降低设备非计划停机时间
D.异地容灾。通过云专线将用户本地数据中心与华为云的VPC互联，配合VPC跨AZ部署，使得用户的数据和服务备份到不同地域，达到异地容灾的目的
A.传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来
B.传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题
C.机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的
D.机器学习中模型的映射关系是自动学习的
利用KIELMC.RAM中的数据。
(i)变量dist是从每个房屋到焚烧炉位置的英尺距离。考虑模型
如果建造焚烧炉会减少其附近的房屋价值，那么δ1的符号将是什么？若β1＞0，则意味着什么？
(ii)估计第(i)部分中的模型并按通常的方式报告结果。解释y81-log(dist)的系数。你得到了什么结论？
(iii)在方程中增加age，age2，rooms，baths，log(intst)，log(land)和log(area)。现在，你对焚烧炉对房屋价值的影响会作出什么结论？
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.数据;模型
B.数据;数据模型
C.数据模型;数据
D.数据模型;数据模型
A.帮助我们关注数据的细节，可以获知个体信息
B.帮助我们从不同维度观察汇总数据
C.帮助我们回答决策/预测层次的问题
D.借助AI、机器学习等方法由计算机从数据中自动揭示事物规律
A．通常被放入干燥机的金属厚度与大多数大头针基本相同
B．将来的消费者经常用机器干燥的许多衣服包括粗金属部件，如装饰性的黄铜饰钉或纽扣
C．该实验性的微波干燥机比未来预期要使用的改良模型消耗更多的电力
D．利用该程序干燥衣服导致的缩水程度小于目前使用的机械干燥程序
