Baixe o app para aproveitar ainda mais
Prévia do material em texto
PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - Minerar dados é o processo de descobrir informações relevantes como padrões, associações, mudanças, anomalias e estruturas, em grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados; II - A mineração de dados serve única e exclusivamente para o reconhecimento de outliers e classificação de instâncias; III - Estimação de valores, detecção de outliers e agrupamento de instâncias são algumas das técnicas de análise e reconhecimento de padrões; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. b. I – correta, II – correta e III - incorreta. c. I – incorreta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A abrangência de uma regra constitui-se no número de instâncias que são preditas corretamente; II - É conhecida como a precisão da regra associativa; III - Tem o objetivo de encontrar regras associativas em grandes e complexas bases de dados; Selecione a correta alternativa que traz o correto relacionamento entre uma definição e sua técnica: a. I – algoritmo apriori, II – confiança e III – suporte. b. I – confiança , II – algoritmo apriori e III – suporte. c. I – suporte , II – algoritmo apriori e III – confiança. d. I – confiança , II – suporte e III – algoritmo apriori. e. I – suporte , II – confiança e III – algoritmo apriori. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Selecione a alternativa que traz o nome da técnica ou característica definida por: representam um padrão de relacionamento entre itens de dados no domínio da aplicação, que ocorrem com uma determinada frequência nas bases de dados. a. clustering. b. regra de associação. c. outlier. d. classificador. e. padrão. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise a seguinte afirmativa e assinale a alternativa que traz o conceito abordado: Fornece percepções dos dados corporativos, descobrindo padrões e relacionamentos ocultos em grandes bancos de dados e inferindo regras a partir deles para prever comportamentos futuros. Esses modelos e regras podem, então, ser utilizados para guiar processos de decisão e prever o efeito dessas decisões. a. conceito de data mining. b. conceito de ETL. c. conceito de BI. d. conceito de data warehouse e. conceito de modelagem dimensional. PERGUNTA 1 1. De acordo com a descrição do processo KDD, selecione a alternativa que traz a fase do processo KDD que se relaciona com a execução efetiva dos algoritmos e técnicas análise de dados e reconhecimento de padrões. a.(errado) Interpretação e avaliação. b. Transformação. c. Seleção de dados d. Mineração de dados. e. Pré-processamento. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise a afirmativa: O objetivo da função é fazer a poda do conjunto de itens candidatos, usando o princípio de que cada subconjunto de um conjunto de itens frequentes também deve ser frequentes. Selecione a alternativa que traz o nome da função definida na afirmativa. a. função kmeans. b. função apriori-gen. c. função apriori. d. função classify. e. função outlier. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Selecione a alternativa que traz o nome da técnica ou característica definida por: representam um padrão de relacionamento entre itens de dados no domínio da aplicação, que ocorrem com uma determinada frequência nas bases de dados. a. regra de associação. b. classificador. c. outlier. d. clustering. e. padrão. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Assinale a alternativa que traz a definição mais adequada ao KDD. a. processo de definição dos objetivos de um projeto de BI. b. etapa do processo de BI que serve para a interpretação e avaliação dos dados. c. é um processo utilizado para transformar dados em conhecimento. d. são sistemas que atuam no nível operacional diário dentro das organizações. e. são sistemas que atuam no nível tático, gerando relatórios específicos por áreas gerenciais. PERGUNTA 1 1. Assinale a alternativa que traz a definição de mineração de dados. a. é o processo de modelagem de dados tradicional que se aplica aos projetos de BI; b. facilita o formato de visualização dos dados. c. consolida e padroniza estas informações, de modo que elas possam ser usadas por toda a empresa para análise gerencial e tomada de decisões. d. é um conceito de utilização de banco de dados que armazena dados correntes e históricos de potencial interesse para os tomadores de decisão de toda a empresa. e. é o processo de descobrir informações relevantes, como padrões, associações, mudanças, anomalias e estruturas em grandes quantidades de dados armazenados em bancos de dados, depósitos de dados ou outros depósitos de informação. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A abrangência de uma regra constitui-se no número de instâncias que são preditas corretamente; II - É conhecida como a precisão da regra associativa; III - Tem o objetivo de encontrar regras associativas em grandes e complexas bases de dados; Selecione a correta alternativa que traz o correto relacionamento entre uma definição e sua técnica: a. I – suporte , II – algoritmo apriori e III – confiança. b. I – algoritmo apriori, II – confiança e III – suporte. c. I – confiança , II – algoritmo apriori e III – suporte. d. I – confiança , II – suporte e III – algoritmo apriori. e. I – suporte , II – confiança e III – algoritmo apriori. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Selecione a alternativa que traz o nome da técnica ou característica definida por: representam um padrão de relacionamento entre itens de dados no domínio da aplicação, que ocorrem com uma determinada frequência nas bases de dados. a. classificador. b. padrão. c. outlier. d. clustering. e. regra de associação. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas: I - Eu quero encontrar relacionamentos entre ações ou itens; II - Eu desejo agrupar item dadas as suas similaridades; III - Eu quero encontrar o relacionamento ou valor específico de uma variável dada uma entrada; Selecione a correta alternativa que traz o correto relacionamento entre uma necessidade e sua técnica associada: a. I – estimação de valores ou regressão, II – classificação e III – regras de associação. b. I – regras de associação , II – clustering e III – estimação de valores ou regressão. c. I – regras de associação , II – clustering e III – classificação. d. I – detecção de outlier, II – clustering e III – estimação de valores ou regressão. e. I – regras de associação , II – classificação e III – estimação de valores ou regressão. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - uma medida de similaridade ou dissimilaridade expressa em valor real a similaridade ou a diferença entre dois vetores ou instância; II - A distância de Mahalanobis foi introduzida em 1936 pelo matemático indiano Prasanta Chandra Mahalanobis. Essa medida se baseia nas correlações entre as variáveis; III - A distância Euclidiana é uma forma de geometria que se baseia na soma das diferenças absolutas de todas as coordenadas entre um ponto e outro, em outras palavras assemelha-se à distância calculada em um software de GPS; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A detecção de outlierstem importantes aplicações para detecção de fraudes em cartões de crédito, fraudes em sistemas de telecomunicações, detecção de falhas, redes de sensores, detecção de intrusos, detecção de spam em emails, diagnósticos médicos ou aplicações em marketing; II - uma anomalia ou um outlier, ocorre quando uma instância ou conjunto de instâncias são consideradas diferentes do restante do conjunto de dados.; III - Há três tipos de técnicas elencadas na literatura para a detecção de outliers: técnicas baseadas em distância, baseadas em densidade ou baseadas em estatísticas; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – correta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – correta e III - incorreta. d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas: I - Escolhe aleatoriamente a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; II - Recebe como parâmetro a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; III - Utiliza medidas de similaridade entre os objetos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas relacionadas ao algoritmo kmeans: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. c. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Selecione a alternativa que traz uma correta definição de algoritmos de clustering. a. Utilizado para se compreender quais são as características que melhor definem o comportamento de uma espécie. b. Geram regras de associação que demonstram a presença de um determinado conjunto que implica na presença de algum outro conjunto distinto de itens c. Os algoritmos de Clustering são métodos de aprendizado não supervisionados usados para a criação de grupos homogêneos, dado um conjunto de dados com base em sua estrutura interna. d. Comumente aplicado em análise de operações de compras com cartão de crédito, onde se percebem caso ocorram fraudes. e. Comumente utilizada para a classificação de clientes mediante ao perfil de compra e crédito. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - Clustering é um método frequentemente usado para análise exploratória dos dados, onde não há estimativas de quaisquer valores ou agrupamentos, as criações dos grupos ocorrem apenas se encontrando a semelhança entre os dados e agrupando-os em grupos ou clusters; II - Pode-se usar o método de clustering para realizar segmentação de clientes para permitir programas de marketing direcionados ou especiais; III - As técnicas de clustering não podem ser utilizadas para criar agrupamentos de documentos dada a natureza desestruturada dos textos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. errado c. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A detecção de outliers tem importantes aplicações para detecção de fraudes em cartões de crédito, fraudes em sistemas de telecomunicações, detecção de falhas, redes de sensores, detecção de intrusos, detecção de spam em emails, diagnósticos médicos ou aplicações em marketing; II - uma anomalia ou um outlier, ocorre quando uma instância ou conjunto de instâncias são consideradas diferentes do restante do conjunto de dados.; III - Há três tipos de técnicas elencadas na literatura para a detecção de outliers: técnicas baseadas em distância, baseadas em densidade ou baseadas em estatísticas; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: errado a. I – correta, II – incorreta e III - correta. b. I – correta, II – correta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - incorreta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Selecione a alternativa que traz uma correta definição de algoritmos de clustering. a. Os algoritmos de Clustering são métodos de aprendizado não supervisionados usados para a criação de grupos homogêneos, dado um conjunto de dados com base em sua estrutura interna. b. Comumente utilizada para a classificação de clientes mediante ao perfil de compra e crédito. c. Utilizado para se compreender quais são as características que melhor definem o comportamento de uma espécie. d. Geram regras de associação que demonstram a presença de um determinado conjunto que implica na presença de algum outro conjunto distinto de itens e. Comumente aplicado em análise de operações de compras com cartão de crédito, onde se percebem caso ocorram fraudes. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas: I - Escolhe aleatoriamente a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; II - Recebe como parâmetro a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; III - Utiliza medidas de similaridade entre os objetos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas relacionadas ao algoritmo kmeans: a. I – correta, II – incorreta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – correta e III - incorreta. d. I – correta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – correta e III - correta. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - Escolhe aleatoriamente a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; II - Recebe como parâmetro a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; III - Utiliza medidas de similaridade entre os objetos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas relacionadas ao algoritmo kmeans: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – correta, II – incorreta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A detecção de outliers tem importantes aplicações para detecção de fraudes em cartões de crédito, fraudes em sistemas de telecomunicações, detecção de falhas, redes de sensores, detecção de intrusos, detecção de spam em emails, diagnósticos médicos ou aplicações em marketing; II - uma anomalia ou um outlier, ocorre quando uma instância ou conjunto de instâncias são consideradas diferentes do restante do conjunto de dados.; III - Há três tipos de técnicas elencadas na literatura para a detecção de outliers: técnicas baseadas em distância, baseadas em densidade ou baseadas em estatísticas; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – correta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – correta e III - incorreta. errado d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas: I - Escolhe aleatoriamente a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; II - Recebe como parâmetro a quantidade de grupos ou clusters nos quais se deseja agrupar os objetos; III - Utiliza medidas de similaridade entre os objetos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas relacionadas ao algoritmo kmeans: a. I – correta,II – incorreta e III - correta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - incorreta. d. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas: I - As medidas de "similaridade" não são boas para o uso em algoritmos de clustering; II - A distância (um inverso de semelhança) entre os pontos dentro de um cluster é sempre menor do que a distância entre pontos em um cluster diferente; III - A escolha do tipo de medida de distância é importante para a execução dos algoritmos de usam medidas de similaridades; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. b. I – correta, II – incorreta e III - correta. errado c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - incorreta. e. I – incorreta, II – correta e III - correta. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de seleção de feições: I - O tf define a importância de uma palavra em um documento; II - Todos os termos que possuem valores de tf altos são importantes para todo o conjunto de documentos; III - Com os pesos de TF/IDF de cada palavra definidos pode-se fazer um ranqueamento das palavras que definem a importância de cada termo no conjunto total de documentos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de extração e seleção de feições: I - O coeficiente de jaccard pode ser utilizado no processo de word stemming; II - Após a aplicação do processo de extração de feições é aplicado o processo de seleção de feições, que define a importância de cada termo para um documento ou para um dado conjunto de documentos; III - Todos os termos que permaneceram na representação dos documentos ou extração de feições agregam conhecimento; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. ERRADAc. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas: I - processo de análise de textos possui inúmeras fases, que dado o tipo de projeto e tipo de tecnologia de processamento de textos fará com que algumas das fases sejam agrupadas; II - O processo de categorização de documentos é uma subárea da mineração em textos; III - O processo de remoção de palavras não é uma fase do processo de categorização de documentos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. ERRADAc. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de extração de feições: I - O conjunto de palavras obtidos com a aplicação do passo de transformação é submetido a um processo de remoção de palavras, no qual são removidas palavras que não possuem importância no texto, chamadas na literatura como stop words; II - As palavras restantes passam por um processo mencionado na literatura como word stemming, que tem por objetivo remover variações de um mesmo termo, como por exemplo conjugações verbais.; III - Os documentos não precisam ser transformados em texto plano e dividido em palavras individuais para a análise; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - correta. b. I – correta, II – correta e III - incorreta. c. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – incorreta e III - correta. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - processo de análise de textos possui inúmeras fases, que dado o tipo de projeto e tipo de tecnologia de processamento de textos fará com que algumas das fases sejam agrupadas; II - O processo de categorização de documentos é uma subárea da mineração em textos; III - O processo de remoção de palavras não é uma fase do processo de categorização de documentos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – correta, II – incorreta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de Conversão de documentos e remoção de palavras: I - As diversas fontes de dados deverão ser trabalhadas de maneira genérica, para não impactar o processo de importação de textos; II - Dados de redes sociais, dados da WEB, Blogs, fóruns em sistemas específicos, bases de e-mails são exemplos de fontes de dados em análise de textos; III - Ao se trabalhar com diversas fontes de dados de Big Data, o processo inicial de requisição de dados poderá variar bastante, dependendo do tipo de fonte de dados; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – incorreta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - incorreta. e. I – correta, II – incorreta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de extração de feições: I - O processo de extração de feições agrupa os passos de conversão de documentos, remoção de palavras e desambiguação; II - Este processo pretende determinar as palavras que caracterizam ou que possuem maior importância em um dado documento; III - Após o processo de extração de feições a dimensionalidade do documento não possuirá relação com a quantidade de palavras; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – incorreta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta c. I – incorreta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de seleção de feições: I - O tf define a importância de uma palavra em um documento; II - Todos os termos que possuem valores de tf altos são importantes para todo o conjunto de documentos; III - Com os pesos de TF/IDF de cada palavra definidos pode-se fazer um ranqueamento das palavras que definem a importância de cada termo no conjunto total de documentos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – incorreta e III - correta. b. I – correta, II – correta e III - correta. c. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. ERRADOe. I – correta, II – correta e III - incorreta. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de seleção de feições: I - O tf define a importância de uma palavra em um documento; II - Todos os termos que possuem valores de tf altos são importantes para todo o conjunto de documentos; III - Com os pesos de TF/IDF de cada palavra definidos pode-se fazer um ranqueamento das palavras que definem a importânciade cada termo no conjunto total de documentos; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – correta, II – incorreta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. e. I – incorreta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de extração de feições: I - O conjunto de palavras obtidos com a aplicação do passo de transformação é submetido a um processo de remoção de palavras, no qual são removidas palavras que não possuem importância no texto, chamadas na literatura como stop words; II - As palavras restantes passam por um processo mencionado na literatura como word stemming, que tem por objetivo remover variações de um mesmo termo, como por exemplo conjugações verbais.; III - Os documentos não precisam ser transformados em texto plano e dividido em palavras individuais para a análise; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. b. I – correta, II – incorreta e III - correta. c. I – incorreta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de seleção de feições: I - O método comumente utilizado para o esse processo é o TF/IDF; II - TF refere-se à frequência do termo; III - IDF refere-se à inversa da frequência do documento; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - incorreta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas quanto ao processo de Conversão de documentos e remoção de palavras: I - Como exemplo, pode-se pensar no resgate de dados de postagens em Blogs, onde cada postagem, deverá ser inicialmente trabalhada para se remover as TAGs HTML, de modo a deixar tudo com texto plano, etiquetadas com características de autor e informações temporais.; II - A separação em pastas dos dados iniciais poderá influenciar o resultado e deverá ser feito de acordo com a análise que se requer; III - A análise não requer se etiquetar o dado com fonte de origem ou autor, o agrupamento dos documentos, seja por data, autor ou origem poderão alterar grandemente o resultado da análise de textos e isso deve variar também de acordo com o projeto e tecnologia. Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – correta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – incorreta, II – correta e III - correta. e. I – correta, II – incorreta e III - correta. PERGUNTA 1 1. Analise as afirmativas: I - Verdadeiro positivo (TP - true positive): trata-se do número de pontos classificados incorretamente como positivos; II - Falso positivo (FP - false positive): o número de pontos classificados como negativo, porém é positivo para a dada classe; III - Falso negativo (FN - false negative): o número de pontos classificado como positivo para uma dada classe, porém ele deveria ser negativo; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. b. I – incorreta, II – correta e III - correta. c. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - incorreta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 2 1. Analise as afirmativas: I - A predição numérica ou regressão é definida como uma técnica para se prever valores numéricos a partir de uma dada entrada; II - Para se prever uma variável dependente a partir de uma outra independente usando a regressão linear, se faz necessário determinar a equação da reta de regressão que melhor modela os dados; III - As técnicas de regressão não podem ser utilizadas para a predição dos valores; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – correta, II – incorreta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - incorreta. c. I – incorreta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - incorreta. e. I – correta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 3 1. Analise as afirmativas: I - Em (DOUGHERTY, 2012) é citado que, para se dividir objetos em classes é necessário observar as características dos objetos, verificar quais características discriminam melhor as classes e a partir delas iniciar o processo de classificação; II - São exemplos de algoritmos de classificação: classificadores probabilísticos, classificadores baseados na teoria de decisão de Bayes, classificadores lineares baseados em funções de probabilidade; III - São exemplos de algoritmos de classificação: classificadores baseados em rede neurais, métodos estocásticos, classificadores polinomiais; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – incorreta e III - correta. b. I – correta, II – correta e III - incorreta. ERRADOc. I – correta, II – incorreta e III - correta. d. I – correta, II – correta e III - correta. e. I – incorreta, II – correta e III - correta. 0,25 pontos PERGUNTA 4 1. Analise as afirmativas: I - Para a criação de classificadores se deve incialmente passar por uma etapa de treinamento; II - Na etapa inicial é criado um conjunto de treinamento, onde se conhece a quais classes essas instâncias de treinamento pertencem; III - Após a etapa de treinamento o classificador poderá associar novas instâncias a essas classes inicialmente impostas a ele; Selecione a correta alternativa quanto às afirmativas: a. I – incorreta, II – correta e III - correta. b. I – incorreta, II – incorreta e III - correta. c. I – correta, II – correta e III - correta. d. I – correta, II – incorreta e III - correta. e. I – correta, II – correta e III - incorreta.
Compartilhar