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Mein Fьrst, bei Ehr und Huld, Im Blut der Montagues tilg ihre Schuld!
NEW QUESTION: 1
Lynne runs a small hotel, and as a value added service for her customers she has implemented a Wi-Fi hot-spot. Lynne has read news articles about how hackers wait at hot- spots trying to take advantage of unsuspecting users. She wants to avoid this problem at her hotel.
What is an efficient and practical step that Lynne can take to decrease the likelihood of active attacks on her customers' wireless computers?
A. Enable station-to-station traffic blocking by the access points in the hotel.
B. Implement an SSL VPN in the WLAN controller that initiates after HTTPS login.
C. Require EAP-FAST authentication and provide customers with a username/password on their receipt.
D. Implement Network Access Control (NAC) and require antivirus and firewall software along with OS patches.
Answer: C
NEW QUESTION: 2
단일 시료 채취 계획은 표본의 크기가 5이고 수용 번호가 5이고 거부 번호가 6 인 경우 제출 된 제비의 품질에 결함이있는 경우 10 %입니다. 장기적으로 받아 들여질 것으로 예상되는 롯트의 비율은 대략입니다.
A. 30 %
B. 10 %
C. 20 %
D. 6 %
Answer: C
NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Studioで線形回帰モデルを開発しています。さまざまなアルゴリズムを比較する実験を実行します。
次の画像は、結果データセットの出力を示しています。
ドロップダウンメニューを使用して、画像に表示される情報に基づいて各質問に回答する回答の選択肢を選択します。
注:それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
説明
ボックス1:決定木回帰のブースト
平均絶対誤差(MAE)は、予測が実際の結果にどれだけ近いかを測定します。したがって、スコアが低いほど優れています。
ボックス2:
オンライン勾配降下法:アルゴリズムで最適なパラメーターを見つけるには、[トレーナーモードの作成]オプションを[パラメーター範囲]に設定します。その後、試行するアルゴリズムに複数の値を指定できます。
参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/evaluate-model
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regression