OmgzlookのDP-100J過去問無料教材を購入したら、あなたは一年間の無料アップデートサービスを取得しました。試験問題集が更新されると、Omgzlookは直ちにあなたのメールボックスにDP-100J過去問無料問題集の最新版を送ります。あなたは試験の最新バージョンを提供することを要求することもできます。 我々OmgzlookへのMicrosoft DP-100J過去問無料試験問題集は専業化のチームが長時間で過去のデータから分析研究された成果で、あなたを試験に迅速的に合格できるのを助けます。依然躊躇うなら、弊社の無料のMicrosoft DP-100J過去問無料デモを参考しましょう。 しかし、DP-100J過去問無料認定試験を受けて資格を得ることは自分の技能を高めてよりよく自分の価値を証明する良い方法ですから、選択しなければならならないです。
Microsoft Azure DP-100J この世界は毎日変わっています。
Microsoft Azure DP-100J過去問無料 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) 弊社の商品が好きなのは弊社のたのしいです。 OmgzlookにIT業界のエリートのグループがあって、彼達は自分の経験と専門知識を使ってMicrosoft DP-100J 日本語独学書籍認証試験に参加する方に対して問題集を研究続けています。
Omgzlook を選択して１００％の合格率を確保することができて、もし試験に失敗したら、Omgzlookが全額で返金いたします。
Microsoft DP-100J過去問無料 - 暇の時間を利用して勉強します。
時間とお金の集まりより正しい方法がもっと大切です。MicrosoftのDP-100J過去問無料試験のために勉強していますなら、Omgzlookの提供するMicrosoftのDP-100J過去問無料試験ソフトはあなたの選びの最高です。我々の目的はあなたにMicrosoftのDP-100J過去問無料試験に合格することだけです。試験に失敗したら、弊社は全額で返金します。我々の誠意を信じてください。あなたが順調に試験に合格するように。
多分、DP-100J過去問無料テスト質問の数が伝統的な問題の数倍である。Microsoft DP-100J過去問無料試験参考書は全ての知識を含めて、全面的です。
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
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: 3
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: 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/
我々のソフトは多くの受験生にMicrosoftのFortinet NSE7_NST-7.2試験に合格させました。 MicrosoftのMicrosoft MB-260の認定試験は君の実力を考察するテストでございます。 CompTIA 220-1101J - 我々のデモを無料でやってみよう。 Salesforce CRT-251 - Omgzlookは君のために良い訓練ツールを提供し、君のMicrosoft認証試に高品質の参考資料を提供しいたします。 あなたに相応しいPDMA NPDP問題集を購入できさせるには、Microsoftは問題集の見本を無料に提供し、あなたはダウンロードしてやることができます。
Updated: May 28, 2022