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The Clean Missing Data module in Azure Machine Learning Studio, to remove, replace, or infer missing values.
Incorrect Answers:
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Feature hashing: Feature hashing is used for linguistics, and works by converting unique tokens into integers.
Replace discrete values: the Replace Discrete Values module in Azure Machine Learning Studio is used to generate a probability score that can be used to represent a discrete value. This score can be useful for understanding the information value of the discrete values.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/clean-missing-data

NEW QUESTION: 2
Which of the following are examples of inbound process steps?
There are 3 correct answers to this question.
Response:
A. Sorting
B. Picking
C. VAS
D. Unloading
E. Deconsolidation
F. Labeling
Answer: C,D,E

NEW QUESTION: 3
DRAG DROP


Answer:
Explanation:
Box 1:

Box 2:

Box 3:

Retention Policy Tags are used to apply retention settings to folders and individual items such as e-mail messages. These settings specify how long a message remains in a mailbox and the action to be taken when the message reaches the specified retention age.
A Retention Policy is a group of retention tags that can be applied to a mailbox.
Box 1: The Get-Mailbox cmdlet retrieves a list of mailboxes. The -Filter {(ArchiveStatus -eq
'Active')} statement filters the list of retrieved mailboxes to list only the mailboxes that have Archiving enabled and active.
Box 2: The Set-Mailbox cmdlet is used to assign the retention policy to the mailboxes retrieved in step 1.
Box 3: The Start-ManagedFolderAssistant cmdlet is used to immediately start messaging records management (MRM) processing of mailboxes. This will immediately apply the new retention policy.
References:
https://technet.microsoft.com/en-GB/library/dd297955(v=exchg.150).aspx
https://technet.microsoft.com/en-us/library/dd335196(v=exchg.150).aspx
https://technet.microsoft.com/en-us/library/aa998864(v=exchg.150).aspx