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NEW QUESTION: 1
ワークステーションのネットワーク情報は次のとおりです。
ワークステーションのユーザーがwww.example.comにアクセスしようとしたとき。実際に開くURLはwww.notexample.comです。ユーザーは他のいくつかの正当なURLに正常に接続します。次のうちどれが最も発生する可能性が最も高いですか？ （2つ選択）。
A. Domain hijacking
B. ARP poisoning
C. Buffer overflow
D. DNS poisoning
E. IP spoofing
Answer: A,D
NEW QUESTION: 2
A. Use Cloud SQL to replace MySQL, and use Cloud Spanner for historical data queries.
B. Use Cloud Bigtable for time series data, use Cloud Spanner for transactional data, and use BigQuery for historical data queries.
C. Use Cloud Bigtable to replace MySQL, and use BigQuery for historical data queries.
D. Use Cloud SQL for time series data, and use Cloud Bigtable for historical data queries.
Answer: B
NEW QUESTION: 3
A company opens a new branch office and a RAP is used to connect to a corporate office Aruba Mobility Controller (MC). The company needs to provide connectivity to the office across the street. There is an AP across the street. However, there is no wired connectivity between the buildings.
Which actions can the administrator select to provide the required connectivity? (Choose two.)
A. Provision the RAP as a Mesh Portal.
B. Provision all Aps at the branch offices as Mash Portals.
C. Implement one of the Aps as a Mesh Point.
D. Implement two mesh clusters.
E. Provision all Aps at the branch office as Mesh Points.
Answer: A,E
NEW QUESTION: 4
You are using a decision tree algorithm. You have trained a model that generalizes well at a tree depth equal to 10.
You need to select the bias and variance properties of the model with varying tree depth values.
Which properties should you select for each tree depth? To answer, select the appropriate options in the answer area.
Answer:
Explanation:
Explanation:
In decision trees, the depth of the tree determines the variance. A complicated decision tree (e.g. deep) has low bias and high variance.
Note: In statistics and machine learning, the bias-variance tradeoff is the property of a set of predictive models whereby models with a lower bias in parameter estimation have a higher variance of the parameter estimates across samples, and vice versa. Increasing the bias will decrease the variance. Increasing the variance will decrease the bias.
References:
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/