Omgzlookは多くの受験生を助けて彼らにMicrosoftのDP-100J試験概要試験に合格させることができるのは我々専門的なチームがMicrosoftのDP-100J試験概要試験を研究して解答を詳しく分析しますから。試験が更新されているうちに、我々はMicrosoftのDP-100J試験概要試験の資料を更新し続けています。できるだけ100％の通過率を保証使用にしています。 数年以来の整理と分析によって開発されたDP-100J試験概要問題集は権威的で全面的です。DP-100J試験概要問題集を利用して試験に合格できます。 MicrosoftのDP-100J試験概要試験のソフトは問題数が豊富であなたに大量の練習で能力を高めさせます。
それはOmgzlookのDP-100J試験概要問題集です。
Microsoft Azure DP-100J試験概要 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 無料な部分ダウンロードしてください。 ここには、私たちは君の需要に応じます。OmgzlookのMicrosoftのDP-100J 受験料過去問問題集を購入したら、私たちは君のために、一年間無料で更新サービスを提供することができます。
Omgzlook のMicrosoftのDP-100J試験概要認証証明書はあなたが自分の知識と技能を高めることに助けになれることだけでなく、さまざまな条件であなたのキャリアを助けることもできます。Omgzlook のMicrosoftのDP-100J試験概要問題集を利用することをお勧めいたします。Omgzlook のMicrosoftのDP-100J試験概要問題集は最も徹底的で、最も正確で、かつアップ·ツー·デートなものです。
Microsoft DP-100J試験概要 - 我々の誠意を信じてください。
IT業種は急激に発展しているこの時代で、IT専門家を称賛しなければならないです。彼らは自身が持っている先端技術で色々な便利を作ってくれます。それに、会社に大量な人的·物的資源を節約させると同時に、案外のうまい効果を取得しました。彼らの給料は言うまでもなく高いです。そのような人になりたいのですか。羨ましいですか。心配することはないです。OmgzlookのMicrosoftのDP-100J試験概要トレーニング資料はあなたに期待するものを与えますから。Omgzlookを選ぶのは、成功を選ぶということになります。
自分のIT業界での発展を希望したら、MicrosoftのDP-100J試験概要試験に合格する必要があります。MicrosoftのDP-100J試験概要試験はいくつ難しくても文句を言わないで、我々Omgzlookの提供する資料を通して、あなたはMicrosoftのDP-100J試験概要試験に合格することができます。
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
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: 5
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
EMC D-PWF-DS-23 - Omgzlookをクロックしたら、１００パーセントの成功を差し上げます。 Cisco 200-301J - 世の中に去年の自分より今年の自分が優れていないのは立派な恥です。 Cisco 300-635 - IT職員のキャリアと関連しますから。 短時間でLpi 102-500J試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのLpi 102-500J資料を参考しましょう。 APMG-International AgilePM-Practitioner - Omgzlookで、あなたは試験に関するすべての優れた参考書を見つけることができます。
Updated: May 28, 2022