成功する方法を見つけるだけで、失敗する口実をしない。Omgzlookの MicrosoftのDP-100J日本語受験教科書試験トレーニング資料は問題と解答を含めて、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。うちのMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書試験トレーニング資料は正確性が高くて、カバー率も広いで、君がMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書認定試験に合格するのに大変役に立ちます。 きっと君に失望させないと信じています。最新MicrosoftのDP-100J日本語受験教科書認定試験は真実の試験問題にもっとも近くて比較的に全面的でございます。 まだ躊躇？最初に私たちのソフトウェアのデモを無料でダウンロードしよう。
特にMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書のような難しい試験です。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)日本語受験教科書トレーニング資料即ち問題と解答をダウンロードする限り、気楽に試験に受かることができるようになります。 この試験に合格したいなら、よく準備する必要があります。Omgzlookの提供するMicrosoftのDP-100J 最新受験攻略試験の資料は経験の豊富なチームに整理されています。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書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。Omgzlookはあなたが首尾よく試験に合格することを助けるだけでなく、あなたの知識と技能を向上させることもできます。あなたが自分のキャリアでの異なる条件で自身の利点を発揮することを助けられます。
Microsoft DP-100J日本語受験教科書 - それは正確性が高くて、カバー率も広いです。
ここで無料にOmgzlookが提供したMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書試験の部分練習問題と解答をダウンロードできて、一度Omgzlookを選ばれば、弊社は全力に貴方達の合格を頑張ります。貴方達の試験に合格させることができないと、すぐに全額で返金いたします。
無料デモはあなたに安心で購入して、購入した後1年間の無料MicrosoftのDP-100J日本語受験教科書試験の更新はあなたに安心で試験を準備することができます、あなたは確実に購入を休ませることができます私たちのソフトウェアを試してみてください。もちろん、我々はあなたに一番安心させるのは我々の開発する多くの受験生に合格させるMicrosoftのDP-100J日本語受験教科書試験のソフトウェアです。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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/
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
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
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
APMG-International Better-Business-Cases-Practitioner - たくさんのひとは弊社の商品を使って、試験に順調に合格しました。 SAP C-THR70-2404 - 我々の承諾だけでなく、お客様に最も全面的で最高のサービスを提供します。 今の人材が多い社会中に多くの業界は人材不足でたとえばIT業界はかなり技術的な人材が不足で、MicrosoftのMicrosoft PL-600認定試験はIT技術の認証試験の1つで、OmgzlookはMicrosoftのMicrosoft PL-600認証試験に関するの特別な技術を持ってサイトでございます。 The Open Group OGEA-101 - 社会と経済の発展につれて、多くの人はIT技術を勉強します。 Omgzlookが提供した対応性の訓練問題をテストにして初めてMicrosoftのJuniper JN0-452認定試験に参加する受験者の最もよいな選択でございます。
Updated: May 28, 2022