やってみて購入します。我々Omgzlookはすべてのお客様に責任を持っています。我々はあなたにMicrosoftのDP-100J無料サンプル試験ソフトのデモを無料で提供しています。 我々Omgzlookは一番効果的な方法を探してあなたにMicrosoftのDP-100J無料サンプル試験に合格させます。弊社のMicrosoftのDP-100J無料サンプルソフトを購入するのを決めるとき、我々は各方面であなたに保障を提供します。 IT業界で発展したいなら、MicrosoftのDP-100J無料サンプル試験のような国際的な試験に合格するのは重要です。
Microsoft Azure DP-100J できるだけ100％の通過率を保証使用にしています。
Microsoft Azure DP-100J無料サンプル - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) それで、「就職難」の場合には、他の人々と比べて、あなたはずっと優位に立つことができます。 ただ、社会に入るIT卒業生たちは自分能力の不足で、DP-100J 関連問題資料試験向けの仕事を探すのを悩んでいますか？それでは、弊社のMicrosoftのDP-100J 関連問題資料練習問題を選んで実用能力を速く高め、自分を充実させます。その結果、自信になる自己は面接のときに、面接官のいろいろな質問を気軽に回答できて、順調にDP-100J 関連問題資料向けの会社に入ります。
我々社のMicrosoft DP-100J無料サンプル問題集を購入するかどうかと疑問があると、弊社OmgzlookのDP-100J無料サンプル問題集のサンプルをしてみるのもいいことです。試用した後、我々のDP-100J無料サンプル問題集はあなたを試験に順調に合格させると信じられます。なぜと言うのは、我々社の専門家は改革に応じて問題の更新と改善を続けていくのは出発点から勝つからです。
Microsoft DP-100J無料サンプル - Omgzlookを選られば、成功しましょう。
MicrosoftのDP-100J無料サンプルの認定試験に合格すれば、就職機会が多くなります。この試験に合格すれば君の専門知識がとても強いを証明し得ます。MicrosoftのDP-100J無料サンプルの認定試験は君の実力を考察するテストでございます。
弊社のIT業で経験豊富な専門家たちが正確で、合理的なMicrosoft DP-100J無料サンプル認証問題集を作り上げました。 弊社の勉強の商品を選んで、多くの時間とエネルギーを節約こともできます。
DP-100J PDF DEMO:
QUESTION NO: 1
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: 2
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: 3
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: 4
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: 5
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
EMC D-PM-IN-23 - あなたの全部な需要を満たすためにいつも頑張ります。 MicrosoftのSAP C-DBADM-2404認定試験の合格証明書はあなたの仕事の上で更に一歩の昇進で生活条件が向上することが助けられます。 Omgzlookの専門家チームがMicrosoftのMicrosoft DP-100J認証試験に対して最新の短期有効なトレーニングプログラムを研究しました。 IBM C1000-174 - Omgzlookはあなたの夢に実現させるサイトでございます。 Microsoft DP-300J - きっと君に失望させないと信じています。
Updated: May 28, 2022