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No contexto da tarefa de aprendizagem não-supervisionada conhecida como clusterização é correto
afirmar que a abordagem:
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Uma das dificuldades de se realizar agrupamentos de
dados é a definição do número de grupos. É correto afirmar
que contém apenas técnicas ou métricas que podem ser
úteis para automatizar a decisão do número K de grupos:
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Sobre o algoritmo K-médias, é correto afirmar que:
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Dentre as seguintes listas, NÃO contêm apenas algoritmos que podem ser usados para realizar uma regressão, é:
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São algoritmos de classificação, EXCETO:
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Considere o problema de calcular agrupamentos dos
objetos apresentados na figura abaixo:
Considerando a distribuição dos objetos no espaço de acordo com seus atributos ilustrada na figura, o algoritmo de agrupamento indicado para diferenciar os dois grupos seria:
Considerando a distribuição dos objetos no espaço de acordo com seus atributos ilustrada na figura, o algoritmo de agrupamento indicado para diferenciar os dois grupos seria:
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Em muitas situações precisamos trabalhar com dados
muito volumosos. Imagine que se queira saber a média de
altura de todas as pessoas vivas no mundo e não houvesse
uma maneira factível de medir todas as pessoas (população). Usualmente, extraímos um conjunto de dados menor
mas representativo e então analisamos este subconjunto
(amostra). Medimos alguns milhares de pessoas e esperamos que essa medida possa ser próxima o bastante da
medida que obteríamos se medíssemos todo mundo. Para
que essa medida seja confiável, precisamos calcular o intervalo de confiança. Para isto, precisamos selecionar diversas
amostras da população. Este tipo de técnica é chamada de:
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Em relação a coleções de valores aleatórios gerados a
partir de distribuições de probabilidade:
I. Se selecionamos um valor, em seguida outro e outro formando uma lista, sua média é o valor esperado.
II. Variáveis independentes são aquelas que não dependem das outras variáveis ou seja não se influenciam.
III. Muitos algoritmos de aprendizado de máquina requerem variáveis independentes e identicamente distribuídas ou seja selecionadas da mesma distribuição.
De cima para baixo, a sequência correta é:
I. Se selecionamos um valor, em seguida outro e outro formando uma lista, sua média é o valor esperado.
II. Variáveis independentes são aquelas que não dependem das outras variáveis ou seja não se influenciam.
III. Muitos algoritmos de aprendizado de máquina requerem variáveis independentes e identicamente distribuídas ou seja selecionadas da mesma distribuição.
De cima para baixo, a sequência correta é:
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- FundamentosAnálise de Tabelas e GráficosGráfico de Colunas ou Barras Justapostas
- Estatística Descritiva
Em relação ao nosso sistema de percepção visual e
cognição, é INCORRETO afirmar que:
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- FundamentosAnálise de Tabelas e GráficosGráfico de Colunas ou Barras Justapostas
- Estatística Descritiva
- Séries TemporaisAnálise de Séries Temporais
Quando analisamos dados visualmente, buscamos
encontrar e compreender as partes da informação e como
elas se relacionam com outras. Por exemplo, em uma série
temporal, visamos analisar como determinadas variáveis
se relacionam com a variável tempo. Um análise de parte-todo ilustra como as partes se relacionam entre si e com
o todo. Séries temporais e parte-todo são dois exemplos
de relacionamentos quantitativos clássicos que podem ser
visualizados através de técnicas de visualização.
A coluna I mostra os relacionamentos quantitativos e a coluna II as técnicas de visualização. Estabeleça a correta correspondência entre as colunas I e II.
Coluna I
1. Série temporal. 2. Parte-todo.
Coluna II
( ) gráfico de linhas. ( ) gráfico de pizza. ( ) treemap. ( ) gráfico de radar. ( ) gráfico de marimekko.
A sequência correta, de cima para baixo, é:
A coluna I mostra os relacionamentos quantitativos e a coluna II as técnicas de visualização. Estabeleça a correta correspondência entre as colunas I e II.
Coluna I
1. Série temporal. 2. Parte-todo.
Coluna II
( ) gráfico de linhas. ( ) gráfico de pizza. ( ) treemap. ( ) gráfico de radar. ( ) gráfico de marimekko.
A sequência correta, de cima para baixo, é:
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