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A classificação de dados tem como função identificar a classe a qual um registro pertence. Para isso é gerada a hipótese que é composta por um regi...

A classificação de dados tem como função identificar a classe a qual um registro pertence. Para isso é gerada a hipótese que é composta por um registro que deve ser ligado a uma determinada classe com características de agrupamento. Se a ligação tem compatibilidade então se torna um classificador. As hipóteses são formadas através de algoritmos de aprendizado. Considerando o apresentado, é correto afirmar que: a. O algoritmo de aprendizado de máquina pode ser de dois tipos: medidor de acurácia e restrição de influência externa na geração de resultados. b. Um registro pode fazer parte de somente uma classe e uma classe pode conter vários registros tal processo facilita a alimentação de determinados algoritmos. c. A regressão, como trabalha somente com dados numéricos, não permite trabalho com registros do banco de dados que não obedeçam essa restrição. d. A classificação tem como função ordenar dados do tipo lógico totalmente diferente da regressão que trata somente de dados numéricos. e. Os algoritmos de classificação não precisam ser testados já que cada um funciona melhor em situações pré determinadas.

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A alternativa correta é a letra b. Um registro pode fazer parte de somente uma classe e uma classe pode conter vários registros, o que facilita a alimentação de determinados algoritmos de aprendizado de máquina. As outras alternativas apresentadas estão incorretas, pois: a. Não existem apenas dois tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, e sim diversos tipos, como os algoritmos supervisionados e não supervisionados. c. A regressão não trabalha somente com dados numéricos, podendo ser utilizada também com dados categóricos. d. A classificação e a regressão são técnicas de aprendizado de máquina que podem ser utilizadas para tratar diferentes tipos de dados, sejam eles numéricos ou categóricos. e. Os algoritmos de classificação precisam ser testados para avaliar sua eficácia em diferentes situações e conjuntos de dados.

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