Vamos analisar cada uma das assertivas: I. Algoritmos de K-vizinhos mais próximos são usados no aprendizado supervisionado, com o objetivo de relacionar dados, por exemplo, categorizar músicas por gênero, artista e editor. Verdadeiro, o K-vizinhos mais próximos (KNN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado que pode ser usado para classificação e categorização. II. Algoritmos de regressões lineares são exemplos de aprendizado supervisionado, usados para prever o valor de mercado de uma empresa, com base na localização ou setor. Verdadeiro, a regressão linear é um método de aprendizado supervisionado utilizado para prever valores contínuos. III. O agrupamento ou clustering é um processo de aprendizado supervisionado que organiza itens semelhantes e diferentes, porém, identificando relacionamentos entre os dados. Falso, o agrupamento (clustering) é uma técnica de aprendizado não supervisionado, pois não utiliza rótulos nos dados. IV. A aprendizagem por regras de associação é um algoritmo de aprendizagem supervisionado para pesquisadores de mercado, na busca de relacionamento de dados. Falso, a aprendizagem por regras de associação é uma técnica de aprendizado não supervisionado, utilizada para descobrir relações entre variáveis em grandes conjuntos de dados. V. Na mineração de texto, o aprendizado não... (a frase está incompleta, portanto não podemos avaliar). Com base nas análises, as assertivas corretas são I e II. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: a) I e II.