COF-C02 Practice Questions

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NEW QUESTION: 1
EIGRPルート選択プロセスに影響を与える2つのアクションはどれですか。 （2つ選択してください）
A. アドバタイズされた距離は、リンクの帯域幅をローカルルーターに通知するためにダウンストリームネイバーによって計算されます
B. ルーターは、アドバタイズされた距離を任意のルートのメトリックとして使用する必要があります
C. ルーターは、宛先ルートへの最適なバックアップパスを計算し、それを実行可能な後続として割り当てます。
D. ルーターは、既存のインターフェースの遅延に256を掛けて、報告された距離を計算します。
E. ルーターは宛先ルートまでのすべてのパスの実行可能な距離を計算します
Answer: C,E
Explanation:
Explanation
The reported distance (or advertised distance) is the cost from the neighbor to the destination. It is calculated from the router advertising the route to the network. For example in the topology below, suppose router A & B are exchanging their routing tables for the first time. Router B says "Hey, the best metric (cost) from me to IOWA is 50 and the metric from you to IOWA is 90" and advertises it to router A.
Router A considers the first metric (50) as the Advertised distance. The second metric (90), which is from NEVADA to IOWA (through IDAHO), is called the Feasible distance.

The reported distance is calculated in the same way of calculating the metric. By default (K1 = 1, K2 = 0, K3
= 1, K4 = 0, K5 = 0), the metric is calculated as follows:

NEW QUESTION: 2
You are analyzing a raw dataset that requires cleaning.
You must perform transformations and manipulations by using Azure Machine Learning Studio.
You need to identify the correct modules to perform the transformations.
Which modules should you choose? To answer, drag the appropriate modules to the correct scenarios. Each module may be used once, more than once, or not at all.
You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: Clean Missing Data
Box 2: SMOTE
Use the SMOTE module in Azure Machine Learning Studio 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.
Box 3: Convert to Indicator Values
Use the Convert to Indicator Values module in Azure Machine Learning Studio. The purpose of this module is to convert columns that contain categorical values into a series of binary indicator columns that can more easily be used as features in a machine learning model.
Box 4: Remove Duplicate Rows
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/convert-to-indicator-values

NEW QUESTION: 3
Which customer types represent businesses that could be in a horizontal market sector?
A. A discount food store and a supermarket
B. A regional bank and a healthcare clinic
C. A regional bank and an international bank
D. A regional hospital and a healthcare clinic
Answer: A
Explanation:
Reference:http://www.wisegeek.com/what-is-a-horizontal-market.htm