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[多选题]
过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
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在10.3节酶促反应中,如果用指数增长模型
代替Michals-Menten模型对经过嘌呤霉素处理的实验数据作非线性回归分析.其结果将如何？更进一步,若选用模型
来拟合相同的数据,其结果是否比指数增长模型有所改进？试作出模型的残差图进行比较。
(i)利用表13-1中同样的变量估计kids的一个泊松回归模型。解释y82的系数。
(ii)保持其他因素不变，黑人妇女和非黑人妇女在生育上的估计百分数差异是多少？
(iii)求σ。有过度散布和散布不足的证据吗？
(iv)计算泊松回归中的拟合值和作为kidsi和kidsi之相关系数平方的R2。并与线性回归模型中的R2相比较。
(i)利用NYSE.RAW中的数据估计教材方程(12.48)。令ht表示这个方程的拟合值(条件方差的估计值)。有多少个ht是负的？
(ii)在教材(12.48)中增加returni-12然后再计算拟合值ht存在负的ht吗？
(iii)利用第(ii)部分得到的ht用加权最小二乘法(像在8.4节中那样)估计教材(12.47)。将βt的估计值与教材方程(11.16)中的对应结果进行比较。
(iv)现在用WLS估计教材方程(12.47)，并用教材(12.51)中估计的ARCH模型求出ht这时，你的结果与(iii)中的结果是否相同？
利用NYSE.RAW中的数据。
(i)估计教材方程(12.47)中的模型并求OLS残差平方。求u2t在整个样本中的平均值、最小值和最大值。
(ii)利用OLS残差平方估计如下的异方差性模型
报告估计系数、标准误、R²和调整R²。
(ii)将条件方差描述成滞后return-1的函数。方差在return_，取何值时最小？这个方差是多少？
(iii)为了预测动态方差，第(ii)部分的模型得到了负的方差估计值吗？
(v)第(ii)部分中的模型拟合效果比教材例12.9中的ARCH(1)模型更好还是更差？请解释。
(vi)在教材方程(12.51)的ARCH(1)回归中添加二阶滞后ut-22。这个滞后看起来重要吗？这个ARCH(2)模型比第(ii)部分中的模型拟合得更好吗？
A.攻击者可能在模型中植入后门并实施高级攻击;由于AI模型的不可解释性，在模型中植入的恶意后门难以被检测
B.攻击者同样可以在判断阶段对要判断的样本加入少量噪音，刻意改变判断结果，影响AI模型推理能力
C.训练模型时的样本往往覆盖性不足，使得模型鲁棒性不强;模型面对恶意样本时，无法给出正确的判断结果
D.在用户提供训练数据的场景下，攻击者能够通过反复查询训练好的模型获得用户的隐私信息
A.需求工程师的任务是将所有利益相关者的需求进行分类以便允许决策者选择一个相互一致的需求集
B.利益相关者是将来购买所开发软件系统的人
C.在需求分析过程中，分析员要从用户那里解决的最重要的问题是明确软件做什么
D.开发人员与客户创建用例以帮助软件团队理解有多少类型的最终用户将使用这些功能
