Ao programar em Python com Pandas, é possível usar máscaras para selecionar linhas específicas, de acordo com um padrão.
Nesse cenário, analise o seguinte código:

import pandas as pd 
data = {'x':[1,2,3], 'y':[3, 7, 11], 'z': [False, True, False]} 
df = pd.DataFrame(data) 
m = df['z'] == False 
ef = df[m] 
# a fazer 
print(ff)

Ao executar esse código, deseja-se obter a seguinte saída:

   x   y 
0  1   3 
2  3  11

O fragmento de código que deve substituir o comentário # a fazer para obter a saída desejada é

Uma organização decidiu monitorar a opinião do público sobre ela nas redes sociais. Para isso, processou as mensagens com referências ao seu nome, a fim de possibilitar o uso de uma técnica de processamento de linguagem natural conhecida como análise de sentimentos.
Após transformar cada mensagem em uma string, um dos passos importantes nessa técnica é a tokenização, que consiste em

Analise o código a seguir, feito em Python com o Scikit-learn.

import numpy as np import sklearn.linear_model as skl base = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) x = base.reshape((-1, 1)) y = base*2+3

# a fazer print('a', model.coef_[0]) print('b', model.intercept_)

A partir desse código, um programador quer obter os parâmetros a e b da equação y = ax + b, por meio de uma regressão linear, usando, para isso, os dados nos vetores x e y definidos no programa.
Qual linha de código deve substituir o comentário # a fazer de modo a realizar essa regressão linear?

Sistemas de inteligência de negócio fornecem várias funcionalidades analíticas para atender à necessidade de entender rapidamente uma situação e tomar a decisão correta sobre ela.
Dentre essas funcionalidades, está a conhecida como dashboard, que é uma ferramenta

Um profissional de TI está trabalhando com um grande banco de dados (Big Data), realizando uma análise prévia da base de dados, com o objetivo de identificar anomalias ou resultados raros, de forma a tratá-los ou descartá-los para utilização.
Esse profissional está realizando a seguinte tarefa:

Ao fazer a preparação para analisar dados em um banco de dados típico de Big Data, um profissional de TI percebeu que o número de atributos, ou colunas, era muito maior do que poderia processar com a ferramenta de análise disponível, sendo necessário, portanto, utilizar uma técnica de redução de dados para prepará-los para análise.
Uma técnica indicada, nesse caso, é a

Organizações modernas estão sujeitas a uma grande quantidade de dados, principalmente se tratam com grandes quantidades de clientes. Muitas das demandas de tecnologia de informação a que essas organizações estão submetidas passaram a ser organizadas e tratadas dentro do conceito de Big Data.
Além do grande volume de dados, o Big Data, em sua definição original, considera também a(s) seguinte(s) propriedade(s):

Sabendo que existe, na organização em que trabalha, uma base de dados formada por uma grande tabela que contém apenas o id do cliente e colunas do tipo booleano indicando se um cliente possuía ou já tinha possuído cada produto da organização, um funcionário de TI resolveu dividir os clientes em grupos apenas com base nessa informação, utilizando aprendizado de máquina.
Para essa tarefa, o funcionário de TI deve utilizar o aprendizado de máquina

Suponha o problema de indicadores econômicos ou de mercado futuro, nos quais se tenta prever o próximo valor analisando os dados de algumas variáveis (atributos descritivos) historicamente armazenados em um conjunto de dados. Qual é o modelo preditivo que pode ser utilizado para estimar os valores a partir de um conjunto de dados históricos?

Analise as assertivas abaixo sobre o algoritmo Naive Bayes:

1. Trata-se de um classificador que se baseia na probabilidade de cada evento ocorrer, desconsiderando a correlação entre features. Isso significa que se o valor de um atributo exerce algum efeito sobre a distribuição de classes existentes no conjunto, esse efeito é independente dos valores assumidos por outros atributos e de seus respectivos efeitos sobre a mesma distribuição de classe.
2. Em um processo de classificação no qual um exemplar com rótulo desconhecido seja apresentado ao classificador, o algoritmo tomará a decisão sobre a qual classe o exemplar deve estar associado, por meio do cálculo de probabilidades condicionais, ou seja, as probabilidades de ele pertencer a cada uma das classes existentes no conjunto de dados de treinamento.
3. Uma aplicação que pode se beneficiar do uso do algoritmo Naive Bayes é identificar se um determinado e-mail é um spam ou não.

Quais estão corretas?