我々の問題集は最新版で全面的なのです。だからこそ、ITについての仕事に就職している多くの人は弊社のソフトを通してMicrosoftのDP-100J試験勉強過去問試験に合格しました。それに、ソフトを買ったあなたは一年間の無料更新サービスを得ています。 なぜなら、それはMicrosoftのDP-100J試験勉強過去問認定試験に関する必要なものを含まれるからです。Omgzlookを選んだら、あなたは簡単に認定試験に合格することができますし、あなたはITエリートたちの一人になることもできます。 MicrosoftのDP-100J試験勉強過去問試験に合格するのはIT業界で働いているあなたに利益をもらわせることができます。
弊社のDP-100J試験勉強過去問問題集は三種類の版を提供いたします。
Microsoft Azure DP-100J試験勉強過去問 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 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。 キャンパース内のIT知識を学ぶ学生なり、IT職人なり、DP-100J オンライン試験試験資格認証証明書を取得して、社会需要に応じて自分の能力を高めます。我々社は最高のMicrosoft DP-100J オンライン試験試験問題集を開発し提供して、一番なさービスを与えて努力しています。
自分の能力を証明するために、DP-100J試験勉強過去問試験に合格するのは不可欠なことです。弊社のDP-100J試験勉強過去問真題を入手して、試験に合格する可能性が大きくなります。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。
Microsoft DP-100J試験勉強過去問 - 成功を祈ります。
Omgzlookは実際の環境で本格的なMicrosoftのDP-100J試験勉強過去問「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。もしあなたは初心者若しくは専門的な技能を高めたかったら、OmgzlookのMicrosoftのDP-100J試験勉強過去問「Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版)」の試験問題があなたが一歩一歩自分の念願に近くために助けを差し上げます。試験問題と解答に関する質問があるなら、当社は直後に解決方法を差し上げます。しかも、一年間の無料更新サービスを提供します。
Omgzlookの専門家が研究された問題集を利用してください。まだMicrosoftのDP-100J試験勉強過去問認定試験を悩んでいますかこの情報の時代の中で専門なトレーニングを選択するのと思っていますか？良いターゲットのトレーニングを利用すれば有効で君のIT方面の大量の知識を補充 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
Tableau TCA-C01 - 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。 Oracle 1z0-915-1 - 最近の数十年間で、コンピュータ科学の教育は世界各地の数多くの注目を得られています。 Microsoft DP-100 - 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。 Microsoft MB-500J - 実は措置を取ったら一回で試験に合格することができます。 それはコストパフォーマンスが非常に高い資料ですから、もしあなたも私と同じIT夢を持っていたら、OmgzlookのMicrosoftのEMC D-PSC-MN-23試験トレーニング資料を利用してください。
Updated: May 28, 2022