About HP HPE0-G04 Exam Questions

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NEW QUESTION: 1

A. Linux, zOS, jSeries, Windows
B. iSeries, Linux, zOS, Windows
C. Windows, Unix, Linux,Mac
D. Windows, Linux, Android, zOS
Answer: B

NEW QUESTION: 2
Action type identifies the type of business process associated with an action and determines what happens when you select that action. As part of implementing Fusion HCM, action types are associated with actions.
Which two statements are correct regarding action types?
A. Every action type can have multiple actions within it.
B. Additional action types can be created.
C. If "Termination" is an action, "Normal Termination" is an action type.
D. An action type cannot be associated with user defined actions.
E. Action types are seeded.
Answer: A,E
Explanation:
Note: Action Type
*Action type identifies the type of business process associated with the action and determines what happens when you select an action. An action type is associated with one or more predefined actions. You can create your own actions and associate them with the predefined action types. For example, the Hire an Employee action type is associated with the Hire action. You could create an action Hire Part-Time and associate it with the Hire an Employee action type. Your action appears in the Action list of values on the Hire an Employee page. To hire a part-time employee, you could select the Hire Part-Time action instead of the predefined Hire action.
*Action types are predefined and can contain one or more actions. You may associate your actions with the predefined action types but not create your own action types. (A, not E)
Note 2: Seeded items are items that are provided out of the box.

NEW QUESTION: 3
Azure Machine Learning Studioで多重線形回帰モデルを作成しています。
いくつかの独立変数は高度に相関しています。
すべてのデータに対して効果的な特徴エンジニアリングを行うための適切な方法を選択する必要があります。
どの3つのアクションを順番に実行する必要がありますか？回答するには、適切なアクションをアクションのリストから回答領域に移動し、正しい順序に並べます。

Answer:
Explanation:

Explanation

Step 1: Use the Filter Based Feature Selection module
Filter Based Feature Selection identifies the features in a dataset with the greatest predictive power.
The module outputs a dataset that contains the best feature columns, as ranked by predictive power. It also outputs the names of the features and their scores from the selected metric.
Step 2: Build a counting transform
A counting transform creates a transformation that turns count tables into features, so that you can apply the transformation to multiple datasets.
Step 3: Test the hypothesis using t-Test
References:
https://docs.microsoft.com/bs-latn-ba/azure/machine-learning/studio-module-reference/filter-based-feature-selec
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/build-counting-transform