Questões de Concurso
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I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo.
Coluna 2 ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é: