机器学习建模过程中，分类模型准确性评估方法一般基于混淆矩阵，一般采用哪些评估方法判断模型准确性（)

A.反应

B.学习

C.行为

D.效益

E.能力

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.确定模型阶段输出结果

B.确定模型存储空间

C.分配建模任务

D.确定各参与方的合作协同程度

E.确定模型数据交换格式

A.历史数据

B.训练算法

C.神经网络

D.人工程序

A.神经网络

B.训练算法

C.人工程序

D.历史数据

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

A.监督学习

B.非监督学习

C.强化学习

D.分析学习

A.数据标准化

B.教据降维

C.数据可视化

D.数据清理

A.宜采取分类与分块相结合的数据组织方式

B.应对铁路工程要素模型中的模型进行分级、分类或分区，进行分区应以合并为主

C.对于线状的铁路铁轨模型宜采用独立组装模型进行拼接组成线状模型

D.铁路工程要素模型的三维空间位置与姿态应依据模型的几何尺寸与建模间隔，将线路中心进行等距划分进行计算

E.铁路大场景数据中的铁路工程要素模型应通过视点位置与姿态、视线方向等信息，自动调度与装载多细节层次的DEM、DOM及铁路设施三维模型

A.分类

B.聚类

C.降维

D.回归