NSE7_EFW-7.2 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1

The following question requires your selection of CCC/CCE Scenario 6 (2.7.50.1.3) from the right side of your split screen., using the drop down menu, to reference during your response/choice of responses.
Calculate the weighted average unit cost.
A. $46.13
B. $47.63
C. $48.35
D. $48.09
Answer: C

NEW QUESTION: 2
-- Exhibit -{master:0} user@switch> show spanning-tree interface Spanning tree interface parameters for instance 0 Interface Port ID Designated Designated Port State Role
port ID bridge ID Cost ge-0/0/1.0 142:519 142:519 0.002688027490 10000 BLK ALT (Root-Incon) ge-0/0/2.0 142:520 142:520 4128.0019e2516580 10000 FWD DESG ge-0/0/3.0 142:521 142:521 4128.0019e2516580 10000 FWD DESG -- Exhibit -Referring to the exhibit, which statement is correct about the ge-0/0/1 interface?
A. It has transitioned to a blocking state due to BPDU protection.
B. It is normally in blocking mode.
C. It has transitioned to the loop-inconsistent state.
D. It is root protected and has received a superior BPDU.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
トレーニングと検証のエラー値に大きな差があるモデルがあります。
新しいモデルを作成し、相互検証を実行する必要があります。
Azure Machine Learning Studioを使用して、新しいモデルのパラメーターセットを識別する必要があります。
各ステップで使用するモジュールはどれですか？答えるには、適切なモジュールを正しい手順にドラッグします。
各モジュールは、1回または複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
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:

Explanation

Box 1: Split data
Box 2: Partition and Sample
Box 3: Two-Class Boosted Decision Tree
Box 4: Tune Model Hyperparameters
Integrated train and tune: You configure a set of parameters to use, and then let the module iterate over multiple combinations, measuring accuracy until it finds a "best" model. With most learner modules, you can choose which parameters should be changed during the training process, and which should remain fixed.
We recommend that you use Cross-Validate Model to establish the goodness of the model given the specified parameters. Use Tune Model Hyperparameters to identify the optimal parameters.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/partition-and-sample