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Ach, gnäd'ge Frau, Gott und seine Heiligen führen uns wunderbar, SIAMF-German Examengine und das Unglück, das uns trifft, das hat doch auch sein Glück, Dort kömmt, zu meinem Glück, er selbst.

Jung: beblümtes Höhlenhaus.

NEW QUESTION: 1
Which of the following assumptions means that money is the common denominator of economic activity
and provides an appropriate basis for accounting measurement and analysis?
A. Going concern.
B. Economic entity.
C. Periodicity.
D. Monetary unit.
Answer: D
Explanation:
Choice "c" is correct. The monetary unit assumption means that money is the common denominator for
economic activity and provides an appropriate basis for accounting measurements and analysis. Choice
"a" is incorrect. The going concern assumption has nothing to do with money per se. The going concern
assumption presumes that an entity will continue to operate in the foreseeable future. Choice "b" is
incorrect. The periodicity has nothing to do with money per se. The periodicity assumption is that
economic activity can be divided into meaningful time periods. Choice "d" is incorrect. The economic
entity assumption has nothing to do with money per se. The economic entity assumption is that economic
activity can be accounted for when considering an identifiable set of activities.

NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.

This cobra code extract is expected to create a BD object.
Assume that fvTenantMo has been populated with the correct tenant object and all module prerequisites have been met.
Which statement is true?
A. The code does not work because you also must import module fvTenantMo.
B. The BD name is bd.
C. The BD name is name.
D. The BD name is kept in the dictionary tenant.
Answer: D

NEW QUESTION: 3
150を超える機能を含むデータセットがあります。 データセットを使用して、サポートベクターマシン（SVM）バイナリ分類器をトレーニングします。
Azure Machine Learning StudioのPermutation Feature Importanceモジュールを使用して、データセットの一連の機能重要度スコアを計算する必要があります。
どの順序でアクションを実行する必要がありますか？ 回答するには、すべてのアクションをアクションのリストから回答エリアに移動し、正しい順序に並べます。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Add a Two-Class Support Vector Machine module to initialize the SVM classifier.
Step 2: Add a dataset to the experiment
Step 3: Add a Split Data module to create training and test dataset.
To generate a set of feature scores requires that you have an already trained model, as well as a test dataset.
Step 4: Add a Permutation Feature Importance module and connect to the trained model and test dataset.
Step 5: Set the Metric for measuring performance property to Classification - Accuracy and then run the experiment.
Reference:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/two-class-support-vector-machine
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/permutation-feature-importance