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NEW QUESTION: 1
特徴抽出方法を選択する必要があります。
どの方法を使用する必要がありますか？
A. ムードの中央値検定
B. ケンドール相関
C. 相互情報
D. 順列機能の重要性
Answer: B
Explanation:
Explanation
In statistics, the Kendall rank correlation coefficient, commonly referred to as Kendall's tau coefficient (after the Greek letter ), is a statistic used to measure the ordinal association between two measured quantities.
It is a supported method of the Azure Machine Learning Feature selection.
Scenario: When you train a Linear Regression module using a property dataset that shows data for property prices for a large city, you need to determine the best features to use in a model. You can choose standard metrics provided to measure performance before and after the feature importance process completes. You must ensure that the distribution of the features across multiple training models is consistent.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/feature-selection-modules

NEW QUESTION: 2
A network engineer enables OSPF on a Frame Relay WAN connection to various remote sites, but no OSPF adjacencies come up.
Which two actions are possible solutions for this issue? (Choose Two)
A. Change the network type to point-to-multipoint under WAN interface.
B. Configure the neighbor command under OSPF process for each remote site.
C. Change the network type to nonbroadcast multipoint access.
D. Enable virtual links.
E. Ensure that the OSPF process number matches among all remote sites.
Answer: A,B

NEW QUESTION: 3
The two main commands that are required for low latency are priority and bandwidth. What is the function of the bandwidth command?
A. Identifies a class as strict priority bandwidth.
B. Allocates bandwidth to nonpriority classes.
C. Applies to a priority queue.
D. Identifies a class as a strict priority and allocates a bandwidth.
Answer: B