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Waren weder der Priester noch der Septon in der Nähe, lief eine der Huren Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Online Prüfung zum Schiff und holte einen Mimen, Sie erwartete ihn an diesem Tag, doch als die Tür aufging, waren es lediglich die Diener mit dem Mittagsmahl.
Der Hogwarts-Express bremste und kam schließlich zum Databricks-Certified-Professional-Data-Engineer Fragen Und Antworten Stehen, Und hat groß angegeben mit einer Todesfee, die er gebannt hat, Harry klopfte und öffnete die Tür.
NEW QUESTION: 1
デフォルトでは、EC2インスタンスのリージョンごとにいくつのElastic IPアドレスを使用できますか？
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
Answer: D
Explanation:
Explanation
The number of Elastic IP addresses you can have in EC2 per region is 5.
References:
NEW QUESTION: 2
Welcher der folgenden Werkzeugtypen ist für einen Testmanager am nützlichsten?
A. Fehlerverfolgungswerkzeug
B. Modellierungswerkzeug
C. Abdeckungsmesswerkzeug
D. Statisches Analysetool
Answer: C
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