こうして、君は安心で試験の準備を行ってください。弊社の資料を使って、100%に合格を保証いたします。もし合格しないと、われは全額で返金いたします。 あなたは弊社の高品質Microsoft 070-773日本語版参考書試験資料を利用して、一回に試験に合格します。NewValidDumpsのMicrosoft 070-773日本語版参考書問題集は専門家たちが数年間で過去のデータから分析して作成されて、試験にカバーする範囲は広くて、受験生の皆様のお金と時間を節約します。 Microsoft 070-773日本語版参考書「Analyzing Big Data with Microsoft R」認証試験に合格することが簡単ではなくて、Microsoft 070-773日本語版参考書証明書は君にとってはIT業界に入るの一つの手づるになるかもしれません。
Microsoft R Server 070-773日本語版参考書 - Analyzing Big Data with Microsoft R 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。 きっと望んでいるでしょう。では、常に自分自身をアップグレードする必要があります。
弊社が提供した問題集がほかのインターネットに比べて問題のカーバ範囲がもっと広くて対応性が強い長所があります。NewValidDumpsが持つべきなIT問題集を提供するサイトでございます。
全てのIT専門人員はMicrosoftの070-773日本語版参考書の認定試験をよく知っていて、その難しい試験に受かることを望んでいます。Microsoftの070-773日本語版参考書の認定試験の認可を取ったら、あなたは望むキャリアを得ることができるようになります。NewValidDumpsのMicrosoftの070-773日本語版参考書試験トレーニング資料を利用したら、望むことを取得できます。
あなたは各バーションのMicrosoftの070-773日本語版参考書試験の資料をダウンロードしてみることができ、あなたに一番ふさわしいバーションを見つけることができます。暇な時間だけでMicrosoftの070-773日本語版参考書試験に合格したいのですか。
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
EMC D-VXR-DY-01 - NewValidDumps は世界的によく知られているサイトです。 我々NewValidDumpsはMicrosoftのCompTIA CV0-004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。 IAPP CIPP-C - NewValidDumpsを利用したら、あなたはきっと高い点数を取ることができ、あなたの理想なところへと進むことができます。 たとえば、ベストセラーのMicrosoft Pegasystems PEGACPLSA23V1問題集は過去のデータを分析して作成ます。 Palo Alto Networks PCNSE - これはまた試験の合格率を保証します。
Updated: May 28, 2022
試験コード:070-773
試験名称:Analyzing Big Data with Microsoft R
最近更新時間:2024-05-28
問題と解答:全 40 問
Microsoft 070-773 日本語版対応参考書
ダウンロード
試験コード:070-773
試験名称:Analyzing Big Data with Microsoft R
最近更新時間:2024-05-28
問題と解答:全 40 問
Microsoft 070-773 必殺問題集
ダウンロード
試験コード:070-773
試験名称:Analyzing Big Data with Microsoft R
最近更新時間:2024-05-28
問題と解答:全 40 問
Microsoft 070-773 学習関連題
ダウンロード