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LPIC-1 Exam 102, Part 2 of 2, version 5.0 (102-500 Deutsch Version)
- Exam Number/Code : 102-500-Deutsch
- Exam Name : LPIC-1 Exam 102, Part 2 of 2, version 5.0 (102-500 Deutsch Version)
- Questions and Answers : 213 Q&As
- Update Time: 2019-01-10
- Price:
$ 99.00$ 39.00
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NEW QUESTION: 1
Which of the following data provisioning tasks can you perform in the SAP HANA studio? (Choose three)
A. Create replication configurations for SAP Landscape Transformation (SLT).
B. Create an SAP ECC extractor datastore for SAP Data Services.
C. Start replication of tables for SAP Landscape Transformation (SLT).
D. Configure remote sources for SAP HANA smart data access.
E. Activate the SAP Web Dispatcher service for SAP HANA Direct Extractor Connection (DXC).
Answer: C,D,E
NEW QUESTION: 2
Refer to the exhibit. We have performed a malware detection on the Cisco website. Which statement about the result is true?
A. The website has been marked benign on 0 checks.
B. The threat detection needs to run again.
C. The website has been marked benign on all 68 checks.
D. The website has 68 open threats.
Answer: C
NEW QUESTION: 3
You create a binary classification model to predict whether a person has a disease.
You need to detect possible classification errors.
Which error type should you choose for each description? To answer, select the appropriate options in the answer area.
NOTE: Each correct selection is worth one point.
Answer:
Explanation:
Explanation
Box 1: True Positive
A true positive is an outcome where the model correctly predicts the positive class Box 2: True Negative A true negative is an outcome where the model correctly predicts the negative class.
Box 3: False Positive
A false positive is an outcome where the model incorrectly predicts the positive class.
Box 4: False Negative
A false negative is an outcome where the model incorrectly predicts the negative class.
Note: Let's make the following definitions:
"Wolf" is a positive class.
"No wolf" is a negative class.
We can summarize our "wolf-prediction" model using a 2x2 confusion matrix that depicts all four possible outcomes:
Reference:
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/true-false-positive-negative
NEW QUESTION: 4
Which of the following can NOT be configured as a data source for the Reporting Engine?
A. Broker
B. ESA
C. Archiver
D. Concentrator
Answer: C