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NEW QUESTION: 1
Select the two true statements about the Web server and the application server. (Choose two.)
A. The application server stores user data until the Web server connects with and writes the values to the database server.
B. The Web server caches images, style sheets, and JavaScript.
C. PeopleSoft services generally run from the Web server.
D. Executables reside on the application server.
E. Under certain development configurations, you can connect the browser directly to the database server for testing purposes.
Answer: B,D
NEW QUESTION: 2
You have created an effect in Audition. You want to apply the effect to all the audio files you have recorded in Captivate for the slides, objects, and background. What should you do?
A. Select the audio files in the Library. Right-click and select Edit with Adobe Audition and apply effect through batch processing.
B. Favorite effects created in Audition cannot be applied to audio recorded in Captivate.
C. Export all the audio files from Captivate. Apply effect in Audition and then import them back to Captivate.
D. For each audio file, in the Edit Audio dialog, click Edit with Adobe Audition and apply effect.
Answer: C
NEW QUESTION: 3
次のように定義された6つのデータポイントを含むPython NumPy配列を評価しています。
データ= [10、20、30、40、50、60]
Python Scikit-learn機械学習ライブラリのk-foldアルゴリズムの埋め込みを使用して、次の出力を生成する必要があります。
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
出力を生成するには、相互検証を実装する必要があります。
どのようにコードセグメントを完成させるべきですか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なコードセグメントを選択します。
注：それぞれの正しい選択には1ポイントの価値があります。
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: k-fold
Box 2: 3
K-Folds cross-validator provides train/test indices to split data in train/test sets. Split dataset into k consecutive folds (without shuffling by default).
The parameter n_splits ( int, default=3) is the number of folds. Must be at least 2.
Box 3: data
Example: Example:
>>>
>>> from sklearn.model_selection import KFold
>>> X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
>>> y = np.array([1, 2, 3, 4])
>>> kf = KFold(n_splits=2)
>>> kf.get_n_splits(X)
2
>>> print(kf)
KFold(n_splits=2, random_state=None, shuffle=False)
>>> for train_index, test_index in kf.split(X):
print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
TRAIN: [2 3] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1] TEST: [2 3]
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html
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