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NEW QUESTION 45
Question-3: In machine learning, feature hashing, also known as the hashing trick (by analogy to the kernel
trick), is a fast and space-efficient way of vectorizing features (such as the words in a language), i.e., turning
arbitrary features into indices in a vector or matrix. It works by applying a hash function to the features and
using their hash values modulo the number of features as indices directly, rather than looking the indices up in
an associative array. So what is the primary reason of the hashing trick for building classifiers?

• A. Noisy features are removed
• B. It creates the smaller models
• C. It requires the lesser memory to store the coefficients for the model
• D. It reduces the non-significant features e.g. punctuations

Answer: C

Explanation:
Explanation
This hashed feature approach has the distinct advantage of requiring less memory and one less pass through
the training data, but it can make it much harder to reverse engineer vectors to determine which original
feature mapped to a vector location. This is because multiple features may hash to the same location. With
large vectors or with multiple locations per feature, this isn't a problem for accuracy but it can make it hard to
understand what a classifier is doing.
Models always have a coefficient per feature, which are stored in memory during model building. The hashing
trick collapses a high number of features to a small number which reduces the number of coefficients and thus
memory requirements. Noisy features are not removed; they are combined with other features and so still have
an impact.
The validity of this approach depends a lot on the nature of the features and problem domain; knowledge of
the domain is important to understand whether it is applicable or will likely produce poor results. While
hashing features may produce a smaller model, it will be one built from odd combinations of real-world
features, and so will be harder to interpret.
An additional benefit of feature hashing is that the unknown and unbounded vocabularies typical of word-like
variables aren't a problem.

NEW QUESTION 46
Which of the following commands will return records from an existing Delta table my_table where duplicates
have been removed?

• A. 1. MERGE INTO my_table a
  2. USING new_records b;
• B. 1. SELECT *
  2. FROM my_table
  3. WHERE duplicate = False;
• C. 1. MERGE INTO my_table a
  2. USING new_records b ON a.id = b.id
  3. WHEN NOT MATCHED
  4. THEN INSERT *;
• D. 1. DROP DUPLICATES
  2. FROM my_table;
• E. 1. SELECT DISTINCT *
  2. FROM my_table;

Answer: E

NEW QUESTION 47
You are working on a email spam filtering assignment, while working on this you find there is new word e.g.
HadoopExam comes in email, and in your solutions you never come across this word before, hence probability
of this words is coming in either email could be zero. So which of the following algorithm can help you to
avoid zero probability?

• A. Logistic Regression
• B. Naive Bayes
• C. All of the above
• D. Laplace Smoothing

Answer: D

Explanation:
Explanation
Laplace smoothing is a technique for parameter estimation which accounts for unobserved events. It is more
robust and will not fail completely when data that has never been observed in training shows up.

NEW QUESTION 48
......