About IBM C1000-156 Exam Questions

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Auch Menschenstimmen hörte ich zuweilen im Garten, CAD Schulungsunterlagen die kamen oft ganz nahe an mich heran, dann wurde es auf einmal wieder ganz still.

NEW QUESTION: 1
添付の出品物をご参照ください。
次のタイプの構成管理ドキュメントのどれが表されますか？

A. Network baseline
B. Network security policy
C. Wiring schematic
D. Logical network diagram
Answer: D

NEW QUESTION: 2
An audio visual company has decided that they want to migrate from Windows XP Professional SP2. The company has a domain network. A technician is tasked with selecting an operating system. Which of the following should the technician select?
A. Windows 7 Professional
B. Windows 7 Home Premium
C. Windows XP Media Center
D. Windows Vista Home Premium
Answer: A
Explanation:
Reference:http://reviews.cnet.com/8301-31012_7-10379487-10355804.html

NEW QUESTION: 3
You are evaluating a Python NumPy array that contains six data points defined as follows:
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
You must generate the following output by using the k-fold algorithm implantation in the Python Scikit-learn machine learning library:
train: [10 40 50 60], test: [20 30]
train: [20 30 40 60], test: [10 50]
train: [10 20 30 50], test: [40 60]
You need to implement a cross-validation to generate the output.
How should you complete the code segment? To answer, select the appropriate code segment in the dialog box in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.

Answer:
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

NEW QUESTION: 4
Your client wants to create automated approvals using the Sourcing Process Design Matrix workbook.
Which fields are required within the workbook?
A. Group
B. Condition;
C. User
D. Project group
Answer: B,D