A) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto.
B) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período.
C) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características.
D) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado.
Respostas
Ed 
há 4 meses
Para identificar um problema de classificação, precisamos entender que esse tipo de problema envolve categorizar dados em classes ou grupos distintos. Vamos analisar as opções: A) Calcular a probabilidade de um cliente comprar o produto. - Isso se refere a uma previsão de probabilidade, não a uma classificação em si. B) Previsão da quantidade de produtos vendidos durante um determinado período. - Este é um problema de regressão, pois envolve prever um valor contínuo. C) Os clientes da empresa X precisam ser agrupados a partir das suas características. - Isso se refere a agrupamento (clustering), que não é exatamente um problema de classificação. D) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado. - Esta opção envolve classificar os clientes em duas categorias: "comprar" ou "não comprar", o que é um problema de classificação. Portanto, a opção correta que define um problema de classificação é: D) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado.
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Ed
há 2 anos
A opção que podemos definir como um problema de classificação é a alternativa D) Uma empresa que investiga a chance dos seus clientes comprarem ou não o novo produto lançado. Problemas de classificação são aqueles em que o objetivo é classificar um conjunto de dados em categorias pré-definidas. Nesse caso, a empresa está tentando prever se os clientes vão comprar ou não o novo produto, o que envolve a classificação dos clientes em duas categorias: aqueles que vão comprar e aqueles que não vão comprar. As outras opções apresentadas não envolvem a classificação de dados em categorias.
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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-V-V.
C) F-F-F.
D) V-F-F.
Quais são os tipos de técnicas da aprendizagem supervisionada? Marque o item correto:
A) Somente previsão.
B) Somente classificação.
C) Agrupamento espontâneo.
D) Classificação e Previsão.
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. ( ) A comunicação não verbal pode se opor à comunicação verbal. Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta de respostas:
A) V-V-F
B) F-V-V
C) V-V-V
D) V-F-V
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) Os gráficos não são confiáveis para fazer análises dos dados, pois não existem softwares precisos o suficiente para esta função.
C) Gráficos não podem identificar padrões devido à sua simplicidade para analisar dados.
D) Gráficos identificam padrões, resultados e comparam medidas de forma mais rápida e simples, em relação a outras medidas estatísticas.
Dentre as alternativas abaixo, qual caracteriza a regressão? Assinale a opção correta:
A) A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações entre variáveis independentes e dependentes, porém somente para valores positivos.
B) 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.
C) A análise de regressão pode ser usada para inferir as relações somente entre uma variável independente e uma dependente.
D) A análise de regressão pode ser usada para inferir a classificação entre uma variável independente e uma dependente.
As variáveis do modelo devem ser dicotômicas. Assinale a opção que contém a sequência correta:
A) F-F-F-F.
B) F-F-F-V.
C) V-F-F-F.
D) F-F-V-V.
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