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Ich hörte immer noch das Schmunzeln in seiner Stimme.

NEW QUESTION: 1
When you create a new sales order which master data is automatically copied to the sales order? (2)
A. The agreement on partial deliveries from the sales area data of the ship-toparty
B. The terms of payment from the company code data
C. The incoterms from the sales area data of the sold-to-party
D. The terms of payment from the sales area data of the bill-to party
Answer: A,C

NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit.

If R1 is configured for 6to4 tunneling, what will the prefix of its IPv6 network be?
A. FFFF:AC1F:6401::/16
B. 3FFE:AC1F:6401::/32
C. 2002:AC1F:6401::/48
D. AC1F:6401::/32
E. 1723:1100:1::/48
Answer: C

NEW QUESTION: 3
An administrator is testing the collision resistance of different hashing algorithms.
Which of the following is the strongest collision resistance test?
A. Find two identical messages with different hashes
B. Find a common hash between a specific message and a random message
C. Find a common has between two specific messages
D. Find two identical messages with the same hash
Answer: A

NEW QUESTION: 4
10,000のデータポイントと150の特徴を持つ正規化された数値特徴セットを含むマルチクラス分類タスク用に作成されたデータセットがあります。
データポイントの75％をトレーニングに、25％をテストに使用します。 Pythonでscikit-learn機械学習ライブラリを使用しています。 Xを使用して機能セットを示し、Yを使用してクラスラベルを示します。
次のPythonデータフレームを作成します。

主成分分析（PCA）メソッドを適用して、トレーニングセットとテストセットの両方で、機能セットの次元数を10の機能に減らす必要があります。
コードセグメントをどのように完成させる必要がありますか？回答するには、回答領域で適切なオプションを選択します。
注：それぞれの正しい選択は1ポイントの価値があります。

Answer:
Explanation:

Explanation:
Box 1: PCA(n_components = 10)
Need to reduce the dimensionality of the feature set to 10 features in both training and testing sets.
Example:
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2) ;2 dimensions
principalComponents = pca.fit_transform(x)
Box 2: pca
fit_transform(X[, y])fits the model with X and apply the dimensionality reduction on X.
Box 3: transform(x_test)
transform(X) applies dimensionality reduction to X.
References:
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html