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Nun gedachte sie es vollständiger und folgerechter zu machen, H13-222_V1.0 Prüfungs Sie erhoben sich, schulterten die Besen und gingen im Gänsemarsch aus dem Umkleideraum, hinaus unter den hellen Himmel.
NEW QUESTION: 1
Microsoft Power Blを使用して、SalesDetailという名前のテーブルのデータをモデリングしています。
エンドユーザーにSalesDetailデータに関する要約統計量へのアクセスを提供する必要があります。ユーザーは、データの完全性と価値の分布に関する洞察を必要としています。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序で配置します。
Answer:
Explanation:
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NEW QUESTION: 2
To create a custom appliance, it is important to be familiar with: (Choose two)
A. The underling operating system used in the appliance
B. Ajax programming
C. The hvm2pv tool
D. The Windows Azure platform
Answer: A,C
NEW QUESTION: 3
Exhibit:
Refer to the exhibit showing complete command output. What type of OSPF router is Router A?
A. ABR
B. edge router
C. internal router
D. ASBR
Answer: A
NEW QUESTION: 4
You plan to explore demographic data for home ownership in various cities. The data is in a CSV file with the following format:
age,city,income,home_owner
21,Chicago,50000,0
35,Seattle,120000,1
23,Seattle,65000,0
45,Seattle,130000,1
18,Chicago,48000,0
You need to run an experiment in your Azure Machine Learning workspace to explore the data and log the results. The experiment must log the following information:
* the number of observations in the dataset
* a box plot of income by home_owner
* a dictionary containing the city names and the average income for each city You need to use the appropriate logging methods of the experiment's run object to log the required information.
How should you complete the code? To answer, drag the appropriate code segments to the correct locations.
Each code segment may be used once, more than once, or not at all. You may need to drag the split bar between panes or scroll to view content.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: log
The number of observations in the dataset.
run.log(name, value, description='')
Scalar values: Log a numerical or string value to the run with the given name. Logging a metric to a run causes that metric to be stored in the run record in the experiment. You can log the same metric multiple times within a run, the result being considered a vector of that metric.
Example: run.log("accuracy", 0.95)
Box 2: log_image
A box plot of income by home_owner.
log_image Log an image to the run record. Use log_image to log a .PNG image file or a matplotlib plot to the run. These images will be visible and comparable in the run record.
Example: run.log_image("ROC", plot=plt)
Box 3: log_table
A dictionary containing the city names and the average income for each city.
log_table: Log a dictionary object to the run with the given name.
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