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.
A V-V-F.
B V-V-V.
C F-F-F.
D F-V-V.
( ) 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.
A V-V-F.
B V-V-V.
C F-F-F.
D F-V-V.
Respostas
Ed 
há 2 anos
A alternativa correta é a letra B: V-V-V. Explicação: - A primeira afirmativa é verdadeira, pois o algoritmo KNN calcula os K-vizinhos mais próximos a K para estimar a classe a que o elemento K pertence. - A segunda afirmativa é verdadeira, pois 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 pertence. - A terceira afirmativa é verdadeira, pois para encontrar a classe de um elemento que ainda não pertence a algum conjunto formado, o classificador KNN busca os K elementos do conjunto de treinamento que tenham a menor distância do elemento desconhecido.
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Analise os itens abaixo e assinale a opção que contém apenas variáveis qualitativas:
A Quantidade de clientes que compraram o produto X. Fumantes ou não Q. Quantidade de clientes que frequentam uma loja.
B Cor da pele. Aprovou ou não o produto Q. Quantidade de clientes.
C Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o produto X. Cor dos olhos.
D Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não.
a) A
b) B
c) D
d) A e B
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:
A Encontrar grupos de clientes que têm uma maior probabilidade de usar os serviços que uma empresa oferece.
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 Agrupar os clientes de forma espontânea com base nos seus perfis, onde eles se enquadram em diferentes grupos.
Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:
A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente.
A análise de regressão também é usada para entender quais dentre as variáveis independentes estão relacionadas à variável dependente e explorar as formas dessas relações.
a) A
b) B
c) C
d) D
Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo. "Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas".
A) Face a face.
B) Entrevista.
C) Questionário.
D) Telemarketing.
Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:
A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente.
A análise de regressão também é usada para entender quais dentre as variáveis independentes estão relacionadas à variável dependente e explorar as formas dessas relações.
a) A
b) B
c) C
d) D
Assinale a alternativa que indica corretamente o tipo de coleta de dados citado no trecho abaixo. "Esse tipo de coleta consiste em uma conversação para obter informações envolvendo duas ou mais pessoas".
A) Face a face.
B) Entrevista.
C) Questionário.
D) Telemarketing.
Analise os itens abaixo e assinale a opção que contém apenas variáveis qualitativas:
A Quantidade de clientes que compraram o produto X. Fumantes ou não Q. Quantidade de clientes que frequentam uma loja.
B Cor da pele. Aprovou ou não o produto Q. Quantidade de clientes.
C Quantidade de clientes que frequentam uma loja. Quantidade de clientes que compraram o produto X. Cor dos olhos.
D Cor da pele. Aprovou ou não o produto. Fumantes ou não.
a) A
b) B
c) D
d) A e B
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