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NEW QUESTION: 1
Time division switching stages are a characteristic of:
A. Signal transfer points.
B. Crossbar switching systems.
C. Analog stored program control switches.
D. Digital stored program control switches.
Answer: D
NEW QUESTION: 2
DRAG DROP
You are creating a SQL Server Integration Services (SSIS) package to populate a fact table from a source table. The fact table and source table are located in a SQL Azure database. The source table has a price field and a tax field. The OLE DB source uses the data access mode of Table.
You have the following requirements:
The fact table must populate a column named TotalCost that computes the sum of the price and tax columns.
Before the sum is calculated, any records that have a price of zero must be discarded.
You need to create the SSIS package in SQL Server Data Tools.
In what sequence should you order four of the listed components for the data flow task? (To answer, move the appropriate components from the list of components to the answer area and arrange them in the correct order.)
Answer:
Explanation:
NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Studioで実験を作成します。 10,000行を含むトレーニングデータセットを追加します。最初の9,000行はクラス0（90パーセント）を表します。
残りの1,000行はクラス1（10パーセント）を表します。
トレーニングセットは、2つのクラス間の不均衡です。 5つのデータ行を使用して、クラス1のトレーニング例の数を4,000に増やす必要があります。 Synthetic Minority Oversampling Technique（SMOTE）モジュールを実験に追加します。
モジュールを構成する必要があります。
どの値を使用する必要がありますか？回答するには、回答領域のダイアログボックスで適切なオプションを選択します。
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: 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
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