O algoritmo Support Vector Machine (SVM) é considerado um dos mais eficientes para a tarefa de classificação. O algoritmo constrói classificadores ...

O algoritmo Support Vector Machine (SVM) é considerado um dos mais eficientes para a tarefa de classificação. O algoritmo constrói classificadores lineares, que são objetos matemáticos que separam os dados. No caso de um problema com apenas duas dimensões, esse objeto matemático será uma reta. Árvores de decisão também constituem uma importante família de classificadores. Elas são compostas por nós, que representam tomadas de decisão sobre um atributo. Com base nessas informações, assinale a alternativa correta, sobre o algoritmo Support Vector Machine (SVM) e as árvores de decisão: a. O algoritmo Support Vector Machine (ou máquinas de vetores de suporte) é uma técnica classificada como aprendizagem supervisionada, a qual separa parte dos dados do restante por meio de uma função. b. A árvore de decisão é considerada um algoritmo de aprendizado não supervisionado. Árvores de decisão também são conhecidas por suas características de algoritmo de sumarização de dados. c. As árvores de decisão são uma técnica para modelos não lineares, desenvolvida há bastante tempo, funcionando tanto para regressão quanto para classificação. Contudo, as árvores de decisão só conseguem lidar com valores discretos. d. Apesar de existirem diversos algoritmos para implementar árvores de decisão, tais como o C.45, o ID3 (um dos primeiros algoritmos de árvores de decisão) e o J48, por exemplo, todos eles lidam, exclusivamente, com atributos discretos. e. Árvores de decisão são métodos para os quais o nó raiz representa a base de dados. Se todos os objetos pertencerem a uma mesma classe, o próximo nó se tornará um novo nó raiz, e as