Questão 10 Modelos de classificação são amplamente utilizados em aprendizado de máquina para categorizar dados em classes distintas. Três algoritmos populares para tarefas de classificação são k-Nearest Neighbors (kNN), Support Vector Machines (SVM) e Random Forest. Nesse contexto, associe cada número a sua respectiva letra: I. k-Nearest Neighbors (kNN). II. Support Vector Machines (SVM). III. Random Forest. A. É um algoritmo de ensemble que constrói múltiplas árvores de decisão durante o treinamento e produz a classe, que é o modo das classes (classificação) ou a média das previsões (regressão) das árvores individuais. É conhecido por sua robustez e capacidade de evitar o overfitting. B. É um algoritmo baseado em instâncias que classifica um dado ponto com base nos rótulos dos seus vizinhos mais próximos no espaço de características. A distância entre os pontos é geralmente calculada usando a distância Euclidiana. C. É um algoritmo que encontra o hiperplano que melhor separa as classes no espaço de características. É eficaz em espaços de alta dimensionalidade e utiliza o conceito de margem máxima para garantir a melhor separação entre as classes. Assinale a alternativa que traz a