10- Atividade Objetiva 02 - Implementação de Algoritmos de Machine Learning (2021)

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Enviado 22 mai em 15:53
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2 / 2 ptsPergunta 1
A função "sigmoid" possui um alto custo computacional
 Verdadeiro 
 Falso 
2 / 2 ptsPergunta 2
O que são funções de ativação?
 Funções não-lineares que "binarizam" as saídas 
 
Parâmetros que controlam a taxa de decréscimo no gradiente
descendente
 
 
Funções que definem o número de iterações do gradiente descendente
 
 Funções que transformam dados categóricos em numéricos 
2 / 2 ptsPergunta 3
Quantos parâmetros possui a regressão linear multivariada com X =
[m,n] = [1000, 5]
 6 
 2 
 5 
 1000 
 5000 
2 / 2 ptsPergunta 4
Qual tipo de aplicação a regressão logística melhor atende?
 Classificação 
 Regressão 
 Clusterização 
 Learn-to-rank 
 Redução de dimensionalidade 
2 / 2 ptsPergunta 5
Na função
gradient_descent_multi(X, y, alpha, num_iteracoes)
qual o propósito do parâmetro "alpha"?
 Controlar a taxa de decréscimo no gradiente descendente 
 Número de variáveis de X 
 Quantidade de vezes que os parâmetros serão atualizados 
 Número de linhas de y 
Pontuação do teste: 10 de 10