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NEW QUESTION: 1
A well-structured business architecture value proposition contains:
A. Business architecture deliverables aligned to key consumption points within the operational strategy
B. Business goals, timelines, delivery times, and skill sets
C. Customer satisfaction goals aligned to future state value streams
D. Language that is concise and appeals to business leaders' strongest decision-making drivers
Answer: D

NEW QUESTION: 2
Your company plans to deploy Dynamics CRM.
In the previous sales database, you did not track products
Members of the management team are evaluating whether to use the product catalog in the CRM organization. You need to identify which enhancements to the sales flow can be achieved by using the product catalog. What are two possible enhancements that you can identity? Each correct answer presents a complete solution.
A. automated sales pipeline velocity tracking
B. inventory management integration
C. automated quotes, orders, and invoicing
D. automated revenue calculation
Answer: B

NEW QUESTION: 3
モデルの適合の問題を修正する必要があります。
順番に実行する必要がある3つのアクションはどれですか?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エリアに移動し、正しい順序に並べます。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Step 1: Augment the data
Scenario: Columns in each dataset contain missing and null values. The datasets also contain many outliers.
Step 2: Add the Bayesian Linear Regression module.
Scenario: You produce a regression model to predict property prices by using the Linear Regression and Bayesian Linear Regression modules.
Step 3: Configure the regularization weight.
Regularization typically is used to avoid overfitting. For example, in L2 regularization weight, type the value to use as the weight for L2 regularization. We recommend that you use a non-zero value to avoid overfitting.
Scenario:
Model fit: The model shows signs of overfitting. You need to produce a more refined regression model that reduces the overfitting.
Incorrect Answers:
Multiclass Decision Jungle module:
Decision jungles are a recent extension to decision forests. A decision jungle consists of an ensemble of decision directed acyclic graphs (DAGs).
L-BFGS:
L-BFGS stands for "limited memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno". It can be found in the wwo-Class Logistic Regression module, which is used to create a logistic regression model that can be used to predict two (and only two) outcomes.
References:
<https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/linear-regr ession>