Entre os modelos de regressão, os modelos de regressão linear são considerados os mais importantes e os mais difundidos, com aplicações nas mais di...

Entre os modelos de regressão, os modelos de regressão linear são considerados os mais importantes e os mais difundidos, com aplicações nas mais diversas áreas.

Sobre essa temática, analise as afirmativas a seguir e classifique-as em verdadeiras (V) ou falsas (F):

( ) Os modelos de regressão linear podem ser empregados para vários tipos de predição, porém, por terem complexidade exponencial, sua solução deve ser reduzida a um problema de complexidade NP-completo.

( ) Os modelos de regressão linear podem ser empregados na predição, mas seus algoritmos têm tempo de execução polinomial de ordem O(3n). Para problemas de estimação com vários dados, eles não se aplicam.

( ) Os modelos de regressão linear têm uma abordagem que busca adaptar todos os dados de treinamento a uma única função paramétrica. Eles geralmente usam algoritmos de complexidade muito simples, sendo considerados problemas de classe P.

( ) Nos modelos de regressão linear, ao implementar um algoritmo, ​​​​​​​é necessário identificar que o algoritmo demanda maior complexidade computacional para instâncias esparsas.

Assinale a alternativa que apresenta a ordem correta de preenchimento das lacunas, de cima para baixo:

A. 

V – V – F – F.

B. 

F – F – V – V.

C. 

V – F – V – F.

D. 

V – F – V – V.

E. 

F – V – V – F.