MicrosoftのDP-100J対応資料試験に関する権威のある学習教材を見つけないで、悩んでいますか？世界中での各地の人々はほとんどMicrosoftのDP-100J対応資料試験を受験しています。MicrosoftのDP-100J対応資料の認証試験の高品質の資料を提供しているユニークなサイトはShobhadoshiです。もし君はまだ心配することがあったら、私たちのMicrosoftのDP-100J対応資料問題集を購入する前に、一部分のフリーな試験問題と解答をダンロードして、試用してみることができます。 ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J対応資料試験トレーニング資料はIT人員の皆さんがそんな目標を達成できるようにヘルプを提供して差し上げます。ShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J対応資料試験トレーニング資料は１００パーセントの合格率を保証しますから、ためらわずに決断してShobhadoshiを選びましょう。 もしShobhadoshiのMicrosoftのDP-100J対応資料問題集を購入したら、学習教材はどんな問題があれば、或いは試験に不合格になる場合は、全額返金することを保証いたします。

Microsoft Azure DP-100J 私の夢は最高のIT専門家になることです。

Microsoft Azure DP-100J対応資料 - Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100日本語版) Shobhadoshiを選ぶのは成功を選ぶのに等しいです。 あなたの夢は何ですか。あなたのキャリアでいくつかの輝かしい業績を行うことを望まないのですか。

あなたの利用するMicrosoftのDP-100J対応資料ソフトが最新版のを保証するために、一年間の無料更新を提供します。人々は異なる目標がありますが、我々はあなたにMicrosoftのDP-100J対応資料試験に合格させるという同じ目標があります。この目標を達成するのは、あなたにとってIT分野での第一歩だけですが、我々のMicrosoftのDP-100J対応資料ソフトを開発するすべての意義です。

Microsoft DP-100J対応資料 - 我々もオンライン版とソフト版を提供します。

DP-100J対応資料問題集は一年間で無料更新サービスを提供することができ、DP-100J対応資料認定試験の合格に大変役に立ちます。そして、もしDP-100J対応資料問題集の更新版があれば、お客様にお送りいたします。DP-100J対応資料問題集は全面的かつわかりやすいです。あなたはDP-100J対応資料問題集をちゃんと覚えると、DP-100J対応資料試験に合格することは簡単です。では、試験を心配するより、今から行動しましょう。

我々ShobhadoshiはMicrosoftのDP-100J対応資料試験問題集をリリースする以降、多くのお客様の好評を博したのは弊社にとって、大変な名誉なことです。また、我々はさらに認可を受けられるために、皆様の一切の要求を満足できて喜ぶ気持ちでずっと協力し、完備かつ精確のDP-100J対応資料試験問題集を開発するのに準備します。

DP-100J PDF DEMO:

QUESTION NO: 1
注：この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、
記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質
問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります
。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これら
の質問はレビュー画面に表示されません。
複数の列に欠損値を含む数値データセットを分析しています。
機能セットの次元に影響を与えることなく、適切な操作を使用して欠損値を消去する必要が
あります。
すべての値を含めるには、完全なデータセットを分析する必要があります。
解決策：連鎖方程式による多重代入（MICE）メソッドを使用して、各欠損値を置き換えま
す。
ソリューションは目標を達成していますか？
A. はい
B. いいえ
Answer: A
Explanation
Replace using MICE: For each missing value, this option assigns a new value, which is calculated by using a method described in the statistical literature as "Multivariate Imputation using Chained Equations" or
"Multiple Imputation by Chained Equations". With a multiple imputation method, each variable with missing data is modeled conditionally using the other variables in the data before filling in the missing values.
Note: Multivariate imputation by chained equations (MICE), sometimes called "fully conditional specification" or "sequential regression multiple imputation" has emerged in the statistical literature as one principled method of addressing missing data. Creating multiple imputations, as opposed to single imputations, accounts for the statistical uncertainty in the imputations. In addition, the chained equations approach is very flexible and can handle variables of varying types (e.g., continuous or binary) as well as complexities such as bounds or survey skip patterns.
References:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3074241/
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean- missing-data

QUESTION NO: 2
Azure Machine Learning
Studioで新しい実験を作成します。多くの列に欠損値がある小さなデータセットがあります
。データでは、各列に予測変数を適用する必要はありません。欠落データの処理モジュール
を使用して、欠落データを処理する予定です。
データクリーニング方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. 確率的PACを使用して置換
B. 正規化
C. MICEを使用して交換
D. 合成マイノリティ
Answer: A

QUESTION NO: 3
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: 4
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: 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/

ISTQB CTAL-TM-001-KR - PC版は、実際の試験環境を模擬し、Windowsシステムのコンピュータに適します。 競争力が激しい社会に当たり、我々Shobhadoshiは多くの受験生の中で大人気があるのは受験生の立場からMicrosoft　ServiceNow CSA試験資料をリリースすることです。 CompTIA CS0-003J - しかし必ずしも大量の時間とエネルギーで復習しなくて、弊社が丹精にできあがった問題集を使って、試験なんて問題ではありません。 Amazon SOA-C02問題集のカーバー率が高いので、勉強した問題は試験に出ることが多いです。 CompTIA 220-1202 - 君はほかのサイトや書籍もブラウズ するがもしれませんが、弊社の関連の学習資料と比較してからShobhadoshiの商品の範囲が広くてまたネット上でダウンロードを発見してしまいました。

Updated: May 28, 2022