Questões de Algoritmos e Estrutura de Dados para Concurso

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Q2457917 Algoritmos e Estrutura de Dados
O pré-processamento é um conjunto de atividades que envolvem preparação, organização e estruturação de dados, sendo fundamental no desempenho do modelo de aprendizagem de máquina. Tais atividades contemplam métodos e técnicas de limpeza, transformação, integração e redução de dimensionalidade. Os métodos que podem ser utilizados para o tratamento de dados faltantes são:
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Q2457916 Algoritmos e Estrutura de Dados
Random Forest são algoritmos de aprendizado de máquina utilizados para classificação ou regressão, sendo vantajoso em relação às árvores de decisão no caso de
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Q2457915 Algoritmos e Estrutura de Dados
A camada de uma rede convolucional que tem como função primária reduzir progressivamente o tamanho espacial do volume de dados de entrada por meio do mapeamento de seções de features e diminuição dos pesos de treinamento é denominada camada de
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Q2457914 Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma rede neural foi implementada a partir da arquitetura Multilayer Perceptron (MLP) e o conjunto de dados foi dividido em holdout com 50% para conjunto de treinamento, 30% para conjunto de validação e 20% para conjunto de teste. Se, durante o treinamento e a validação da referida rede ocorreu underfitting, dois fatores que podem ter condicionado tal fenômeno são: 
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Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo). 

A métrica descrita recebe o nome de: 
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Respostas
111: A
112: B
113: C
114: C
115: B