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NEW QUESTION: 1
What two behaviors are important when documenting the depth of the patient's depression?
A. Mood and impulse control
B. Helplessness and hopelessness
C. Orientation and appearance
D. Affect and thought processes
Answer: B
NEW QUESTION: 2
What will occur when two tables are joined together and the data is NOT collocated?
A. No data movement is required.
B. A merge join operation will be performed.
C. A cluster based join method is performed.
D. Data is dynamically redistributed or broadcasted.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
Note: This question is part of a series of questions that present the same scenario. Each question in the series contains a unique solution that might meet the stated goals. Some question sets might have more than one correct solution, while others might not have a correct solution.
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You are using Azure Machine learning Studio to perform feature engineering on a dataset. You need to normalize values to produce a feature column grouped into bins.
Solution: Apply an Entropy Minimum Description Length (MDI) binning mode.
Does the solution meet the goal?
A. No
B. Yes
Answer: B
Explanation:
Explanation
Entropy MDL binning mode: This method requires that you select the column you want to predict and the column or columns that you want to group into bins. It then makes a pass over the data and attempts to determine the number of bins that minimizes the entropy. In other words, it chooses a number of bins that allows the data column to best predict the target column. It then returns the bin number associated with each row of your data in a column named <colname>quantized.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/group-data-into-bins