Vamos analisar cada uma das sentenças: 1. A aprendizagem de máquina pode ajudar na clusterização na identificação de outliers, que são objetos completamente diferentes do padrão da amostra. Verdadeira, pois a aprendizagem de máquina é frequentemente utilizada para identificar padrões e outliers em conjuntos de dados. 2. A análise de regressão em mineração de dados tem como objetivos a sumarização, a predição, o controle e a estimação. Falsa, a análise de regressão é principalmente utilizada para predição e estimação, mas não é comumente associada a "controle" e "sumarização" como objetivos principais. 3. Um atributo é denominado ordinal quando as variáveis podem ser colocadas em ordem, mas não é possível quantificar a diferença entre os resultados. Verdadeira, essa definição está correta para atributos ordinais. 4. Uma variável qualitativa é aquela expressa por valores cardinais. Falsa, variáveis qualitativas são expressas por categorias ou rótulos, não por valores cardinais (numéricos). Com base nas análises, as sentenças verdadeiras são 1 e 3. Portanto, a alternativa correta que contém todas as sentenças verdadeiras é: 1 e 3. Como não há uma opção específica listada, você deve verificar as alternativas disponíveis para encontrar a que corresponde a isso.