Grátis: O que são decorators em Python e como eles são utilizados? Decorators em Python são funções que permitem modificar o comportamento de outras funçõe... – Questões Respondidas

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O que são decorators em Python e como eles são utilizados?
Decorators em Python são funções que permitem modificar o comportamento de outras funções ou métodos sem alterar seu código. Eles são aplicados usando o símbolo @ antes da definição de uma função. Decorators são frequentemente usados para adicionar funcionalidades como logging, controle de acesso ou medição de desempenho.

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Decorators em Python são funções que permitem modificar o comportamento de outras funções ou métodos sem alterar seu código. Eles são aplicados usando o símbolo @ antes da definição de uma função. Decorators são frequentemente usados para adicionar funcionalidades como logging, controle de acesso ou medição de desempenho.

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O que é overfitting em um modelo de aprendizado de máquina?
Overfitting ocorre quando um modelo aprende demasiado bem os detalhes e o ruído dos dados de treinamento, a ponto de comprometer seu desempenho em dados novos e não vistos. Em outras palavras, o modelo é muito específico para o conjunto de treinamento e tem dificuldade em generalizar para novos dados.

Qual é a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?
No aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados rotulados, ou seja, os dados de entrada vêm com respostas conhecidas. Exemplos incluem classificação e regressão. No aprendizado não supervisionado, os dados não possuem rótulos e o objetivo é identificar padrões ou estruturas subjacentes nos dados, como clustering e redução de dimensionalidade.

O que é uma busca binária e em quais situações ela é utilizada?
A busca binária é um algoritmo eficiente para encontrar um item em uma lista ordenada, dividindo a lista em duas partes e comparando o item alvo com o elemento do meio. Ela é usada quando os dados estão ordenados e permite uma busca com complexidade O(log n).

Qual é a importância do pré-processamento de dados antes de aplicar um algoritmo de machine learning?
O pré-processamento de dados é crucial porque pode melhorar significativamente a performance dos algoritmos de machine learning. Isso inclui etapas como limpeza de dados, tratamento de valores ausentes, normalização e padronização dos dados, e conversão de variáveis categóricas. Dados bem preparados ajudam os algoritmos a aprender padrões mais eficazmente e a evitar problemas como overfitting.