Aprendizado de Máquina e Algoritmos

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GABARITO | Avaliação da Disciplina (Cod.:645435)
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Prova 59975337
Qtd. de Questões 20
Nota 1,50
 O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O 
algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que 
representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 Sobre o KNN, marque V para verdadeiro e F para falso: 
 ( ) Para estimar a classe a que o elemento K pertença, o algoritmo KNN calcula os K-vizinhos mais 
próximos a K .
 
 ( ) Na fase de classificação para um dado elemento de teste K, seus K-vizinhos mais próximos 
podem ser de uma mesma classe, e o algoritmo pode não conseguir decidir qual a classe a que esse 
elemento K pertença.
 
 ( ) Para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertença a algum conjunto formado, o 
classificador KNN busca os K elementos do conjunto de treinamento que tenham a menor distância 
do elemento desconhecido.
 Marque a opção que contém a sequência correta:
A V-V-F.
B V-F-F.
C F-F-F.
D V-V-V.
Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado inferem padrões de um conjunto de dados 
sem referência a resultados conhecidos ou rotulados (MONARD, 2003). Com base nos conceitos 
vistos no capítulo sobre algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionado, responda à 
próxima questão.
 Assinale a alternativa correta sobre o aprendizado não supervisionado. 
A O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos
dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori. 
B
O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados
sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori, porém não é usado na análise
exploratória de dados.
C O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação.
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D O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa
identificar padrões.
O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O 
algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que 
representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 Como podemos utilizar o algoritmo KNN em negócios? Assinale a opção correta: 
A Para estimar o total de vendas em um período.
B Para analisar o perfil do cliente.
C Para calcular a probabilidade de vendas.
D Para encontrar as empresas mais semelhantes aos melhores clientes do negócio.
Os gráficos podem mostrar o desempenho do negócio em determinado período de tempo, 
evidenciando os pontos que precisam ser otimizados, e proporcionam aos setores da organização 
elaborar um planejamento eficiente, baseando-se em dados consistentes.
 Sobre as características que o gráfico de dispersão possui, assinale a alternativa correta: 
A Utiliza-se para comparar um único valor entre vários grupos. 
B Ele representa os dados contínuos como tempo e pressão.
C Representa dados da medição de uma variável contínua. 
D Utiliza-se para verificar a relação entre duas variáveis.
 O KNN é um algoritmo supervisionado que tem por objetivo classificar objetos (WEBB, 2002). O 
algoritmo de Machine learning tem como propósito classificar o elemento e atribuir a ele o rótulo que 
representa a maior frequência dentre as k amostras mais próximas, através do esquema de votação.
 Quais as medidas de distâncias usadas pelo algoritmo KNN? Assinale o item correto:
A Somente Distância Manhattan.
B Somente Distância Euclidiana.
C Distância Euclidiana e a Distância Manhattan.
D Distância Manhattan e Centroide.
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A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma 
variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre 
regressão, responda à próxima questão.
 Assinale a opção que contém a principal característica da técnica de regressão. 
A O propósito da regressão é minerar os dados de maneira descritiva.
B O propósito da regressão é agrupar indivíduos com as mesmas características.
C O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e
somente uma variável independente (denotada por X).
D O propósito da regressão é encontrar a relação entre uma variável dependente (denotada por Y) e
uma série de outras variáveis independentes (denotadas por X).
Os algoritmos de classificação tem por objetivo: classificar um indivíduo em uma classe ou conjunto 
(WEBB, 2002) no qual elas precisam ser mutuamente exclusivas (PROVOST, 2013). Com base nos 
conceitos vistos no capítulo sobre classificação, responda à próxima questão.
 Qual opção abaixo podemos definir como um problema de classificação? Marque o item correto: 
A Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
B Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto
lançado. 
C Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
D Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
À medida que o mercado se torna tecnológico, o fluxo de informações fica mais rápido, e avaliar 
essas informações é essencial. Por esse motivo, a análise de dados tem um papel cada vez mais 
importante nos negócios.Com base neste contexto, responda à seguinte questão.
 Quais as vantagens que a análise de dados pode fornecer para a empresa? Assinale o item correto: 
A A análise de dados não gera resultados confiáveis, por esse motivo é pouco utilizada em
empresas.
B A análise de dados permite comparar grupos e obter um quadro simples e resumido do cenário de
uma empresa, porém ela não é boa para ser usada na tomada de decisões.
C A análise de dados faz uso das medidas estatísticas para obter comparações apenas de grupos
pequenos de clientes.
D A análise de dados permite comparar grupos e obter um quadro simples e resumido do cenário de
uma empresa, através dela um negócio pode ter estratégias inteligentes perante o mercado. 
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Depois de coletar os dados é conveniente organizá-los de forma simples e clara, para melhor 
entendimento das informações. Os dados podem ser organizados em formas de tabelas ou gráficos 
para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
 Sobre o que aprendemos de gráficos, marque o item correto: 
A Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples,
porém, somente se usados junto com medidas estatísticas.
B Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
C Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples,
em relação a outras medidas estatísticas.
D Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares
precisos o suficiente para esta função.
A técnica de regressão tenta estimar ou prever para cada indivíduo o valor numérico de alguma 
variável que pertença a ele (CHARNET, 1999). Com base nos conceitos vistos no capítulo sobre 
regressão, responda à próxima questão.
 
No seguinte exemplo: Na cidade de São Paulo, a Secretaria de Saúde deseja investigar se o número 
de casos de dengue aumenta com a chegada da quadra invernosa.
 Quem são nossas variáveis dependente e independente? Assinale a opção correta: 
A Y: Casos de dengue X: Quadra invernosa.
B Y: Quadra invernosa X: Casos de dengue.
C Y: Casos de dengue X: Habitantes da cidade de São Paulo.
D Y:Habitantes da cidade de São Paulo X: Quadrainvernosa.
Depois de coletar os dados é conveniente organizá-los de forma simples e clara, para melhor 
entendimento das informações. Os dados podem ser organizados em formas de tabelas ou gráficos 
para facilitar sua visualização e interpretação. Com base neste contexto, responda ao questionamento.
 
Em relação ao que estudamos no capítulo sobre distribuição de frequência, marque a opção 
verdadeira:
 
A Ela pode ser em formato de lista, tabela ou gráfico, mostrando a frequência de vários resultados
de uma amostra.
B Ela é pouco usada devido à sua complexidade.
C Ela pode ser formatada apenas como lista e tabela.
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D Ela pode ser formatada apenas em tabela, a qual mostra a frequência de vários resultados de
uma amostra.
O termo relação interpessoal significa relação entre duas ou mais pessoas, podendo ocorrer em vários 
contextos e envolver diversos sentimentos.
 
Diante disso, assinale a alternativa que apresenta os campos ou áreas do conhecimento em que surgiu 
o conceito de relacionamento interpessoal:
A Psicologia e Pedagogia.
B Biologia e Sociologia.
C Sociologia e Psicologia.
D Filosofia e Antropologia.
As medidas de posição determinam a localização que um determinado valor possui dentro de um 
determinado conjunto, são as medidas estatísticas que dão uma ideia condensada de todo o conjunto 
de dados. Dentre as medidas de posição temos a média aritmética, a qual representa o valor central do 
conjunto de dados.
Um professor fez uma avaliação na turma e o conjunto de notas foi: 
6; 5.6; 7; 8; 9; 10; 5; 7; 8.9; 4.3; 8.1; 4.1; 7.8; 3.2 ;9 
Avalie os itens abaixo e assinale a opção que contém a média aritmética do conjunto: 
A 7,23.
B 6,59.
C 6,15.
D 6,87. 
Comunicação é o processo de transmissão de informação de uma pessoa para outra e compartilhada 
por ambas. Para que haja comunicação é necessário que o destinatário da informação a receba e a 
compreenda. A informação simplesmente transmitida, mas não recebida ou compreendida, não foi 
comunicada. MARCONDES FILHO, C. Para entender a comunicação: contatos antecipados com a 
nova teoria. São Paulo: Paulus, 2008.
 
Nesse contexto, assinale V para verdadeiro e F para falso acerca das características da comunicação 
verbal e não verbal:
 ( ) A comunicação verbal depende do domínio da língua.
( ) A comunicação não verbal consiste em posturas, expressões faciais e corporais.
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( ) A comunicação não verbal pode se opor à comunicação verbal. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas: 
A F – V – V.
B V – F – V.
C V – V – F
D V – V – V.
As pessoas podem ser competentes ou não em suas habilidades sociais, capacidade essa que influi 
diretamente na qualidade das relações pessoais e profissionais, bem como na própria qualidade de 
vida do indivíduo. Nesse sentido, associe os itens que seguem conforme suas respectivas 
características:
 I – Habilidade Social.II – Desempenho Social.III - Competência Social. 
( ) Caracteriza-se por possuir propósito avaliativo.( ) Caracteriza-se pela emissão de comportamentos.
( ) Caracteriza-se pela pluralidade de comportamentos. 
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A III – II – I.
B I – II – III.
C II – I – III.
D III – I – II.
Os dados coletados de uma pesquisa de mercado podem ser de natureza quantitativa ou qualitativa. 
Os dados quantitativos são usados para quantificar o problema por meio da geração de dados 
numéricos. Porém, os dados qualitativos são usados para revelar tendências de pensamento e 
opiniões.
 
Com base no que vimos no capítulo sobre pesquisas de mercado, analise os itens abaixo e assinale a 
opção que contém apenas variáveis qualitativas:
A Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o
produto X. Cor dos olhos. 
B Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não. 
C Cor da pele. Aprovou ou não o produto Q. Quantidade de clientes. 
D Quantidade de clientes que compraram o produto X. Fumantes ou não Q. Quantidade de clientes
que frequentam uma loja.
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A relação entre pais e filhos exige várias habilidades sociais. Com o objetivo de proporcionar o 
desenvolvimento integral dos filhos e de prepará-los para a vida, os pais utilizam-se de três 
estratégias básicas para educá-los.
 Nesse sentido, analise as sentenças que seguem: 
I – Os pais utilizam recompensas e punições para educar.
II – Os pais estabelecem normas, explicações, exortações e estímulos.
III – Os pais utilizam a ferramenta de modelação de comportamento.
IV – Os pais utilizam o feedback negativo para modificar o comportamento. 
Assinale a alternativa que apresenta a resposta correta:
A As sentenças I, II, III e IV estão corretas.
B As sentenças I, II e IV estão corretas.
C As sentenças I, II e III estão corretas.
D As sentenças I e III e IV estão corretas.
Os gráficos podem mostrar o desempenho do negócio em determinado período de tempo, 
evidenciando os pontos que precisam ser otimizados, e proporcionam aos setores da organização 
elaborar um planejamento eficiente, baseando-se em dados consistentes.
 
Com base no que foi visto sobre gráficos, responda ao próximo questionamento. Para gerar os 
gráficos é preciso seguir alguns princípios.
 Assinale a opção que informa corretamente o que é necessário para construir um gráfico: 
A O gráfico precisa ser claro e legível, e fornecer uma legenda clara que descreva as informações
contidas. O gráfico pode conter várias informações, como: Título e Nota de rodapé. 
B O gráfico precisa ser claro e legível, mas não é necessário fornecer legenda e nota de rodapé.
C O gráfico precisa ser claro e legível, porém, devido à sua simplicidade, não há necessidade de
colocar título.
D O gráfico não precisa ser claro e legível, pois somente com a sua visualização podemos entender
as informações.
O aprendizado supervisionado tenta segmentar a população com base em rótulos conhecidos, isto é, 
precisa-se dizer ao algoritmo os resultados esperados para que ele possa fazer as classificações ou 
previsões de maneira correta. Com base nos conceitos iniciais da aprendizagem supervisionada, 
responda à próxima questão.
 
Vimos no capítulo 2 os conceitos da aprendizagem supervisionada e as principais formas de 
aplicação. Com base no que estudamos, marque a opção que apresenta uma situação que podemos 
resolver usando a aprendizagem supervisionada.
 Marque o item correto: 
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A Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em
diferentes grupos.
B Calcular a probabilidade de os clientes comprarem o novo produto desenvolvido. 
C Separar os clientes em grupos em que eles são reconhecidos por meio de características
próprias.
D Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma
empresa oferece.
O método aglomerativo é iniciado com cada padrão formando seu próprio agrupamento, e 
gradativamente os grupos são formados até que um único conjunto contendo todos os dados seja 
gerado (SILVA, 2005). Ao iniciar o processo, os grupos são pequenos e os elementos de cada grupo 
possuem um alto grau de similaridade.
 
Nos métodos aglomerativos existem alguns passos que precisam ser seguidos. Assinale a opção que 
contém os passos necessários para usar o método aglomerativo.
 
A
 O passo inicial é gerar um novo agrupamento, o qual é formado pela união dos agrupamentos
com maior grau de similaridade. O segundo passo é calcular a matriz de similaridades. Os passos
2 e 3 são executados diversas vezes, até que todos os objetos estejam em um único agrupamento.
B
Primeiro deve-se calcular a matriz de similaridades. Após o passo inicial é gerado um novo
agrupamento, o qual é formado pela união dos agrupamentos commaior grau de similaridade. Os
passos 1 e 2 são executados diversas vezes, até que todos os objetos estejam em um único
agrupamento. 
C
 Primeiro deve-se calcular um único padrão para cada agrupamento. Após o passo inicial é gerado
um novo agrupamento, o qual é formado pela união dos agrupamentos com maior grau de
similaridade. Os passos 1 e 2 são executados diversas vezes, até que todos os objetos estejam em
um único agrupamento.
D
Primeiro deve-se calcular um único padrão para cada agrupamento. O segundo passo é calcular a
matriz de similaridades. Após os passos iniciais é gerado um novo agrupamento, o qual é
formado pela união dos agrupamentos com maior grau de similaridade. Os passos 2 e 3 são
executados diversas vezes, até que todos os objetos estejam em um único agrupamento.
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