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Cersei ist überzeugt, dass Sansa den Mord an Joffrey zusammen CCST-Networking Lernressourcen mit ihm begangen hat, Treibe die Rinderherde des Phöniziers ans Meer, Der König unterhielt sich eben mit dem Großwesir, und beklagte sich bei ihm über die CCST-Networking Testfagen üble Nacht, welche ihm der Ungehorsam und die sträfliche Widersetzlichkeit seines Sohnes zugezogen hätte.
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NEW QUESTION: 1
Which two algorithms are valid to distribute calls in a route group? (Choose two.)
A. top-down
B. bottom-up
C. broadcast
D. round-robin
E. circular
Answer: A,E
NEW QUESTION: 2
You are using SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP NetWeaver BW) in your company as the enterprise data warehouse. You want to use SAP NetWeaver BW as a data provisioning tool for SAP HANA without disturbing your BW reporting.
Which of the following are SAP recommended actions?
A. Schedule the real-time data loads into SAP HANA.
B. Write data back from SAP HANA into the replicated SAP NetWeaver BW tables.
C. Create new InfoObjects for the SAP HANA InfoProviders.
D. Automate the ETL processes in SAP NetWeaver using process chains.
Answer: C,D
NEW QUESTION: 3
You plan to use automated machine learning to train a regression model. You have data that has features which have missing values, and categorical features with few distinct values.
You need to configure automated machine learning to automatically impute missing values and encode categorical features as part of the training task.
Which parameter and value pair should you use in the AutoMLConfig class?
A. featurization = 'auto'
B. enable_tf = True
C. task = 'classification'
D. exclude_nan_labels = True
E. enable_voting_ensemble = True
Answer: A
Explanation:
Explanation
Featurization str or FeaturizationConfig
Values: 'auto' / 'off' / FeaturizationConfig
Indicator for whether featurization step should be done automatically or not, or whether customized featurization should be used.
Column type is automatically detected. Based on the detected column type preprocessing/featurization is done as follows:
Categorical: Target encoding, one hot encoding, drop high cardinality categories, impute missing values.
Numeric: Impute missing values, cluster distance, weight of evidence.
DateTime: Several features such as day, seconds, minutes, hours etc.
Text: Bag of words, pre-trained Word embedding, text target encoding.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-train-automl-client/azureml.train.automl.automlconfig.auto