Como implementar algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em C_

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<p>Prova: Como implementar algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) em C.</p><p>Claro, vou criar a prova para você. Aqui estão as 10 questões de múltipla escolha sobre o tema "Como implementar algoritmos de aprendizado de máquina em C":</p><p>Questão 1: Qual é uma biblioteca popular em C para implementar algoritmos de aprendizado de máquina?</p><p>A) numpy</p><p>B) scikit-learn</p><p>C) TensorFlow</p><p>D) mlpack</p><p>Questão 2: Qual é a função principal do algoritmo de regressão linear em machine learning?</p><p>A) Classificação</p><p>B) Previsão de valores contínuos</p><p>C) Redução de dimensionalidade</p><p>D) Clusterização</p><p>Questão 3: Qual das seguintes etapas não faz parte do processo de pré-processamento de dados em machine learning?</p><p>A) Normalização dos dados</p><p>B) Tratamento de dados ausentes</p><p>C) Seleção do algoritmo de aprendizado</p><p>D) Codificação de variáveis categóricas</p><p>Questão 4: Qual é a técnica usada para avaliar a performance de um modelo de machine learning em C?</p><p>A) Curva ROC</p><p>B) Precisão-Recall</p><p>C) Validação cruzada</p><p>D) Regressão logística</p><p>Questão 5: Qual é a função do algoritmo k-means no contexto de machine learning?</p><p>A) Classificação</p><p>B) Regressão</p><p>C) Clusterização</p><p>D) Redução de dimensionalidade</p><p>Questão 6: O que é overfitting em machine learning?</p><p>A) O modelo ajusta-se perfeitamente aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados</p><p>B) O modelo não é capaz de aprender com os dados de treinamento</p><p>C) O modelo não consegue encontrar padrões nos dados de treinamento</p><p>D) O modelo subestima as relações entre as variáveis</p><p>Questão 7: Qual é a métrica comum usada para avaliar a performance de modelos de classificação em machine learning?</p><p>A) RMSE - Erro Quadrático Médio</p><p>B) MAE - Erro Médio Absoluto</p><p>C) Precisão</p><p>D) R-quadrado</p><p>Questão 8: Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado em machine learning?</p><p>A) Supervisionado requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado não</p><p>B) Supervisionado não requer rótulos para os dados de treinamento, não supervisionado requer</p><p>C) Não existe diferença entre eles</p><p>D) Ambos são baseados em regras pré-definidas</p><p>Questão 9: Em machine learning, o que é a função de custo?</p><p>A) Mede o quão bem o modelo está se ajustando aos dados de treinamento</p><p>B) Mede o nível de complexidade do modelo</p><p>C) É utilizada para calcular as probabilidades das classes</p><p>D) Define a taxa de aprendizado do algoritmo</p><p>Questão 10: Qual é a técnica usada para lidar com o desbalanceamento de classes em problemas de classificação?</p><p>A) Oversampling</p><p>B) Undersampling</p><p>C) SMOTE</p><p>D) Todas as opções acima</p><p>Agora, segue o gabarito com as respostas corretas para cada questão:</p><p>Questão 1: D</p><p>Questão 2: B</p><p>Questão 3: C</p><p>Questão 4: C</p><p>Questão 5: C</p><p>Questão 6: A</p><p>Questão 7: C</p><p>Questão 8: A</p><p>Questão 9: A</p><p>Questão 10: D</p><p>Espero que esta prova seja útil para seus estudos sobre implementação de algoritmos de aprendizado de máquina em C. Se precisar de mais alguma coisa, estarei à disposição.</p>