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中国でこのような諺があります。天がその人に大任を降さんとする時、必ず先ず困窮の中におきてその心志を苦しめ、その筋骨を労し、その体膚を餓やし、その身を貧困へと貶めるのである。この話は現在でも真です。しかし、成功には方法がありますよ。正確な選択をしたら、そんなに苦労しなくても成功することもできます。NewValidDumpsのMicrosoftの70-773テスト模擬問題集試験トレーニング資料はIT職員を対象とした特別に作成されたものですから、IT職員としてのあなたが首尾よく試験に合格することを助けます。もしあなたは試験に準備するために知識を詰め込み勉強していれば、間違い方法を選びましたよ。こうやってすれば、時間とエネルギーを無駄にするだけでなく、失敗になるかもしれません。でも、今方法を変えるチャンスがあります。早くNewValidDumpsのMicrosoftの70-773テスト模擬問題集試験トレーニング資料を買いに行きましょう。その資料を手に入れたら、異なる人生を取ることができます。運命は自分の手にあることを忘れないでください。

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QUESTION NO: 1
You have a dataset that has a character variable.
You need to create a bag of counts of n-grams.
Which function should you use?
A. featurizeText()
B. categoricalHash()
C. concat()
D. selectFeatures()
E. categorical()
Answer: A
Explanation:
References: https://docs.microsoft.com/en-us/machine-learning-server/python- reference/microsoftml/featurize-text

QUESTION NO: 2
You need to build a model that looks at the probability of an outcome. You must regulate between L1 and L2.
Which classification method should you use?
A. Two-Class Neutral Network
B. Two-Class Support Vector Machine
C. Two-Class Decision Forest
D. Two-Class Logistic Regression
Answer: D
Explanation:
References: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905994.aspx

QUESTION NO: 3
Note: This question is part of a series of questions that use the same scenario. For your convenience, the scenario is repeated in each question. Each question presents a different goal and answer choices, but the text of the scenario is exactly the same in each question in this series.
Start of repeated scenario
You are developing a Microsoft R Open solution that will leverage the computing power of the database server for some of your datasets.
You are performing feature engineering and data preparation for the datasets.
The following is a sample of the dataset.
End of repeated scenario.
You need to analyze the dataset without the missing values. The solution must not remove the missing values from the dataset.
Which R code segment should you use?
A. rxDataStep(varsToDrop = NULL)
B. rxDataStep(transforms = 'removeMissing')
C. rxDataStep(transformFunc = 'removeMissing')
D. rxDataStep(removeMissingsOnRead = FALSE, removeMissing = TRUE)
Answer: D

QUESTION NO: 4
Note: This question is part of a series of questions that use the same or similar answer choices.
An answer choice may be correct for more than one question in the series. Each question is independent of the other questions in this series. Information and details provided in a question apply only to that question.
You build a model that uses xyz regression.
You need to estimate a model that predicts a binary variable.
Which function should you use?
A. rxPredict
B. rxLogit
C. summary
D. rxLinMod
E. rxTweedie
F. stepAic
G. rxTransform
H. rxDataStep
Answer: B
Explanation:
References: https://docs.microsoft.com/en-us/r-server/r/how-to-revoscaler-logistic-regression

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Updated: May 28, 2022