弊社のDP-100Jテスト難易度問題集の購入について、決済手段は決済手段はpaypalによるお支払いでございますが、クレジットカードはpaypalにつながることができますから、クレジットカードの方もお支払いのこともできますということでございます。paypal支払い方法は安全な決済手段のために、お客様の利益を保証できます。OmgzlookのDP-100Jテスト難易度問題集を購入してpaypalで支払われることができます。 短時間でDP-100Jテスト難易度試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのDP-100Jテスト難易度資料を参考しましょう。また、DP-100Jテスト難易度問題集に疑問があると、メールで問い合わせてください。 お客様の満足は我々の進む力です。
Microsoft Azure DP-100J 早速買いに行きましょう。
Microsoft Azure DP-100Jテスト難易度 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) もし弊社の商品が君にとっては何も役割にならなくて全額で返金いたいます。 OmgzlookのMicrosoftのDP-100J 日本語Pdf問題試験トレーニング資料はMicrosoftのDP-100J 日本語Pdf問題認定試験を準備するのリーダーです。Omgzlookの MicrosoftのDP-100J 日本語Pdf問題試験トレーニング資料は高度に認証されたIT領域の専門家の経験と創造を含めているものです。
Omgzlookは認証試験の専門的なリーダーで、最全面的な認証基準のトレーニング方法を追求して、１００パーセントの成功率を保証します。OmgzlookのMicrosoftのDP-100Jテスト難易度の試験問題と解答は当面の市場で最も徹底的かつ正確かつ最新な模擬テストです。それを利用したら、初めに試験を受けても、合格する自信を持つようになります。
Microsoft DP-100Jテスト難易度認証資格を取得したいですか。
今の社会の中で、ネット上で訓練は普及して、弊社は試験問題集を提供する多くのネットの一つでございます。Omgzlookが提供したのオンライン商品がIT業界では品質の高い学習資料、受験生の必要が満足できるサイトでございます。
もし君はいささかな心配することがあるなら、あなたはうちの商品を購入する前に、Omgzlookは無料でサンプルを提供することができます。なぜ受験生のほとんどはOmgzlookを選んだのですか。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data
QUESTION NO: 2
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A
QUESTION NO: 3
Azure Machine Learning Studioを使用してデータセットを分析しています。
各機能列のp値と一意の値カウントを含む統計サマリーを生成する必要があります。
ユーザーはどちらのモジュールを使用できますか？それぞれの正解は完全な解決策を提示し
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。
A. インジケーター値に変換
B. カウントテーブルのエクスポート
C. 線形相関の計算
D. データの要約
E. Pythonスクリプトの実行
Answer: B,C
Explanation
The Export Count Table module is provided for backward compatibility with experiments that use the Build Count Table (deprecated) and Count Featurizer (deprecated) modules.
E: Summarize Data statistics are useful when you want to understand the characteristics of the complete dataset. For example, you might need to know:
How many missing values are there in each column?
How many unique values are there in a feature column?
What is the mean and standard deviation for each column?
The module calculates the important scores for each column, and returns a row of summary statistics for each variable (data column) provided as input.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/export- count-table
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/summarize-data
QUESTION NO: 4
モデルトレーニング要件に合わせて、順列機能の重要度モジュールを構成する必要がありま
す。
あなたは何をするべきか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプショ
ンを選択します。
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
Box 1: 500
For Random seed, type a value to use as seed for randomization. If you specify 0 (the default), a number is generated based on the system clock.
A seed value is optional, but you should provide a value if you want reproducibility across runs of the same experiment.
Here we must replicate the findings.
Box 2: Mean Absolute Error
Scenario: Given a trained model and a test dataset, you must compute the Permutation
Feature Importance scores of feature variables. You need to set up the Permutation Feature
Importance module to select the correct metric to investigate the model's accuracy and replicate the findings.
Regression. Choose one of the following: Precision, Recall, Mean Absolute Error , Root
Mean Squared Error, Relative Absolute Error, Relative Squared Error, Coefficient of
Determination References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-
reference/permutation-feature-importan
QUESTION NO: 5
x.1、x2、およびx3の機能に対してscikit-learn
Pythonライブラリを使用して、機能のスケーリングを実行しています。
元のデータとスケーリングされたデータを次の図に示します。
ドロップダウンメニューを使用して、グラフィックに表示される情報に基づいて各質問に回
答する回答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
Box 1: StandardScaler
The StandardScaler assumes your data is normally distributed within each feature and will scale them such that the distribution is now centred around 0, with a standard deviation of 1.
Example:
All features are now on the same scale relative to one another.
Box 2: Min Max Scaler
Notice that the skewness of the distribution is maintained but the 3 distributions are brought into the same scale so that they overlap.
Box 3: Normalizer
References:
http://benalexkeen.com/feature-scaling-with-scikit-learn/
Omgzlookは実際の環境で本格的なMicrosoftのMicrosoft MB-210「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験の準備過程を提供しています。 Cisco 500-490 - Omgzlookは君の悩みを解決できます。 SAP C-ARP2P-2404 - 我々は心からあなたが首尾よく試験に合格することを願っています。 EMC D-PWF-DS-23 - Omgzlookを選ぶのは、成功を選ぶのに等しいと言えます。 PMI PMP-JPN - 優れたキャリアを持ったら、社会と国のために色々な利益を作ることができて、国の経済が継続的に発展していることを進められるようになります。
Updated: May 28, 2022