Omgzlookは専門的で、たくさんの受験生のために、君だけのために存在するのです。それは正確的な試験の内容を保証しますし、良いサービスで、安い価格で営業します。Omgzlookがあれば、MicrosoftのDP-100J関連受験参考書試験に合格するのは心配しません。 Omgzlookは君にとってベストな選択になります。ここには、私たちは君の需要に応じます。 Omgzlookでは、私たちは君のすべての夢を叶えさせて、君の最も早い時間でMicrosoftのDP-100J関連受験参考書認定試験に合格するということを保証します。
Microsoft Azure DP-100J 心はもはや空しくなく、生活を美しくなります。
Microsoft Azure DP-100J関連受験参考書 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) このサービスは無料なのです。 現在IT技術会社に通勤しているあなたは、MicrosoftのDP-100J 試験解答試験認定を取得しましたか？DP-100J 試験解答試験認定は給料の増加とジョブのプロモーションに役立ちます。短時間でDP-100J 試験解答試験に一発合格したいなら、我々社のMicrosoftのDP-100J 試験解答資料を参考しましょう。
弊社はお客様の皆様の利益を保証するために、あなたに高いクオリティのサービスを提供できて努力しています。今まで、弊社のOmgzlookのDP-100J関連受験参考書問題集はそのスローガンに沿って協力します。弊社の信頼できるDP-100J関連受験参考書問題集を使用したお客様はほとんど試験に合格しました。
Microsoft DP-100J関連受験参考書 - Omgzlookには専門的なエリート団体があります。
あなたのMicrosoftのDP-100J関連受験参考書認証試験に合格させるのはOmgzlookが賢明な選択で購入する前にインターネットで無料な問題集をダウンロードしてください。そうしたらあなたがMicrosoftのDP-100J関連受験参考書認定試験にもっと自信を増加して、もし失敗したら、全額で返金いたします。
OmgzlookのMicrosoftのDP-100J関連受験参考書試験トレーニング資料を手に入れたら、我々は一年間の無料更新サービスを提供します。それはあなたがいつでも最新の試験資料を持てるということです。
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
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: 3
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: 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
Palo Alto Networks PCNSE - それにOmgzlookは一年の無料な更新のサービスを提供いたします。 OmgzlookのMicrosoftのMicrosoft PL-900試験トレーニング資料は最高のトレーニング資料です。 IBM C1000-101-KR - 編成チュートリアルは授業コース、実践検定、試験エンジンと一部の無料なPDFダウンロードを含めています。 CIW 1D0-623 - IT技術の急速な発展につれて、IT認証試験の問題は常に変更されています。 Microsoft AI-900 - Omgzlookの解答は最も正確な解釈ですから、あなたがより良い知識を身につけることに助けになれます。
Updated: May 28, 2022