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Microsoft Azure DP-100J 実はこれは普通なことです。
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人によって目標が違いますが、あなたにMicrosoft DP-100J参考書勉強試験に順調に合格できるのは我々の共同の目標です。この目標の達成はあなたがIT技術領域へ行く更なる発展の一歩ですけど、我々社Omgzlook存在するこそすべての意義です。だから、我々社は力の限りで弊社のMicrosoft DP-100J参考書勉強試験資料を改善し、改革の変更に応じて更新します。
Microsoft DP-100J参考書勉強 - それはいくつかの理由があります。
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Omgzlookは成功の扉ですから、 Omgzlookを利用してください。人間ができるというのは、できることを信じるからです。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
複数の生徒に実践的なワークショップを実施する予定です。ワークショップでは、Pythonを
使用したデータ視覚化の作成に焦点を当てます。各生徒は、インターネットにアクセスでき
るデバイスを使用します。
学生用デバイスはPython開発用に構成されていません。学生には、デバイスにソフトウェア
をインストールするための管理者アクセス権がありません。学生はAzureサブスクリプショ
ンを利用できません。
学生がPythonベースのデータ視覚化コードを実行できることを確認する必要があります。
どのAzureツールを使用する必要がありますか？
A. Anaconda Data Science Platform
B. Azure Machine Learning Service
C. Azure Notebooks
D. Azure BatchAl
Answer: C
Explanation
References:
https://notebooks.azure.com/
QUESTION NO: 2
提供されているトレーニングセットを使用して、バイナリ分類モデルを構築しています。
トレーニングセットは2つのクラス間で不均衡です。
データの不均衡を解決する必要があります。
この目標を達成するための3つの可能な方法は何ですか？各正解は完全なソリューションを
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. モデルの評価指標として精度を使用します。
B. トレーニング機能セットを正規化します。
C. マイノリティクラスで合成サンプルを生成します。
D. 分類にペナルティを科す
E.
アンダーサンプリングまたはオーバーサンプリングを使用してデータセットをリサンプリン
グします
Answer: A,C,E
QUESTION NO: 3
分類タスクに取り組んでいます。学生がサッカーと関連属性をプレイするかどうかを示すデ
ータセットがあります。データセットには次の列が含まれます。
タイプごとに変数を分類する必要があります。
どの変数を各カテゴリに追加する必要がありますか？回答するには、回答エリアで適切なオ
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
References:
https://www.edureka.co/blog/classification-algorithms/
QUESTION NO: 4
分類タスクを解決しています。
データセットが不均衡です。
あなたは、分類精度を向上させるためにAzureの機械学習Studioのモジュールを選択する必
要があります。
あなたはどちらのモジュールを使用する必要がありますか？
A. フィルタに基づく機能の選択
B. 順列機能の重要性
C. フィッシャー線形判別分析。
D. の合成少数オーバーサンプリング技術（撃ち）
Answer: D
Explanation
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio (classic) to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
You connect the SMOTE module to a dataset that is imbalanced. There are many reasons why a dataset might be imbalanced: the category you are targeting might be very rare in the population, or the data might simply be difficult to collect. Typically, you use SMOTE when the class you want to analyze is under-represented.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
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のMicrosoftのAmerican College of Rheumatology RhMSUS試験トレーニング資料はインターネットでの全てのトレーニング資料のリーダーです。 この問題集の的中率がとても高いですから、問題集に出るすべての問題と回答を覚える限り、Cisco 820-605認定試験に合格することができます。 また、OmgzlookのMicrosoftのCisco 350-201試験トレーニング資料が信頼できるのは多くの受験生に証明されたものです。 Microsoft MS-721 - それでも恐れることはありません。 それは OmgzlookのOMSB OMSB_OEN問題集には実際の試験に出題される可能性がある問題をすべて含んでいて、しかもあなたをよりよく問題を理解させるように詳しい解析を与えますから。
Updated: May 28, 2022