DP-100 문제 226
Azure에서는 Windows 및 Linux용 DSVM(Data Science Virtual Machines)을 사용합니다.
DSVM에 액세스해야 합니다.
어떤 유틸리티를 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DSVM에 액세스해야 합니다.
어떤 유틸리티를 사용해야 합니까? 대답하려면 답변 영역에서 적절한 옵션을 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 227
당신은 통계적 분포의 비대칭성을 분석하고 있습니다.
다음 이미지에는 두 데이터 세트의 확률 분포를 보여주는 두 개의 밀도 곡선이 포함되어 있습니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답변 선택지를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
다음 이미지에는 두 데이터 세트의 확률 분포를 보여주는 두 개의 밀도 곡선이 포함되어 있습니다.
드롭다운 메뉴를 사용하여 그래픽에 제시된 정보를 바탕으로 각 질문에 대한 답변 선택지를 선택하세요.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 228
모델 학습 요구 사항에 맞게 조기 중단 기준을 구현해야 합니다.
솔루션을 개발하기 위해 어떤 세 개의 코드 세그먼트를 사용해야 합니까? 대답하려면 코드 세그먼트 목록에서 해당 코드 세그먼트를 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬합니다.
참고: 두 개 이상의 답변 선택지가 정답입니다. 선택한 정답 순서에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
솔루션을 개발하기 위해 어떤 세 개의 코드 세그먼트를 사용해야 합니까? 대답하려면 코드 세그먼트 목록에서 해당 코드 세그먼트를 답변 영역으로 옮기고 올바른 순서로 정렬합니다.
참고: 두 개 이상의 답변 선택지가 정답입니다. 선택한 정답 순서에 대해 크레딧을 받게 됩니다.
DP-100 문제 229
다음과 같이 정의된 6개의 데이터 포인트가 포함된 Python NumPy 배열을 평가하고 있습니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 머신 러닝 라이브러리의 k-fold 알고리즘 구현을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
훈련: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
훈련: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
훈련: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
데이터 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
Python Scikit-learn 머신 러닝 라이브러리의 k-fold 알고리즘 구현을 사용하여 다음 출력을 생성해야 합니다.
훈련: [10 40 50 60], 테스트: [20 30]
훈련: [20 30 40 60], 테스트: [10 50]
훈련: [10 20 30 50], 테스트: [40 60]
출력을 생성하려면 교차 검증을 구현해야 합니다.
코드 세그먼트를 어떻게 완성해야 합니까? 대답하려면 답변 영역의 대화 상자에서 적절한 코드 세그먼트를 선택하십시오.
참고사항: 정답 하나당 1점입니다.
DP-100 문제 230
당신은 분류 과제를 풀고 있습니다.
k-폴드 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. 분할 수로 ak 매개변수를 구성하는 것으로 시작합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까?
k-폴드 교차 검증을 사용하여 제한된 데이터 샘플에서 모델을 평가해야 합니다. 분할 수로 ak 매개변수를 구성하는 것으로 시작합니다.
교차 검증을 위해 k 매개변수를 구성해야 합니다.
어떤 값을 사용해야 합니까?
