CS0-003 Practice Questions

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Die Worte der Tullys lauten: Familie, Pflicht, Ehre.

NEW QUESTION: 1
What is the Channel Service Network?
A. an internal HP website that provides service information
B. a support website for authorized support personnel
C. a website that allows product warranty registration
D. a website where customers can locate customer self-repair (CSR) components
Answer: B

NEW QUESTION: 2
You plan to create an Azure virtual machine (VM) that runs the Linux operating system.
You must use the following values:

You need to create and connect to the VM.
Which three commands should you run in sequence? To answer, move the appropriate commands from the list of commands to the answer area and arrange them in the correct order.

Answer:
Explanation:

Explanation

NEW QUESTION: 3
You create an experiment in Azure Machine Learning Studio. You add a training dataset that contains 10,000 rows. The first 9,000 rows represent class 0 (90 percent).
The remaining 1,000 rows represent class 1 (10 percent).
The training set is imbalances between two classes. You must increase the number of training examples for class 1 to 4,000 by using 5 data rows. You add the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) module to the experiment.
You need to configure the module.
Which values should you use? To answer, select the appropriate options in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation

Box 1: 300
You type 300 (%), the module triples the percentage of minority cases (3000) compared to the original dataset (1000).
Box 2: 5
We should use 5 data rows.
Use the Number of nearest neighbors option to determine the size of the feature space that the SMOTE algorithm uses when in building new cases. A nearest neighbor is a row of data (a case) that is very similar to some target case. The distance between any two cases is measured by combining the weighted vectors of all features.
By increasing the number of nearest neighbors, you get features from more cases.
By keeping the number of nearest neighbors low, you use features that are more like those in the original sample.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote