Questões de Concurso
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O algoritmo Naive Bayes é amplamente utilizado em problemas de classificação, especialmente em aplicações de processamento de linguagem natural e análise de texto.
O princípio fundamental do algoritmo Naive Bayes
Utiliza-se uma rede neural recorrente para aprender o processo de assimilação, que por sua vez é treinada a partir dos estados de um sistema dinâmico e de seus resultados de assimilação correspondentes. Tais redes neurais recorrentes são implementadas com o uso de funções de ativação, que introduzem não linearidades às saídas dos neurônios das redes.
Assinale a opção que menos se adequa às características esperadas para funções de ativação.
Determinadas arquiteturas de rede neural são utilizadas para redução de dimensionalidade e para a geração de representações de dados no espaço latente, em que se destaca a arquitetura do tipo
Para K de 2 até n faça:
X <- V[K]
W <- (K – 1)
Enquanto W > 0 e V[W] > X faça:
V[W+1] <- V[W]
W <- (W-1)
Fim Enquanto
V[W+1] <- X
Fim Para
O algoritmo utilizado por Pedro foi o:
def hanoi(n, o, d, a):
if n==1:
print("D1 de "+o+" p/ "+d)
else:
hanoi(n-1, o, a, d)
print("D"+str(n)+" de "+o+" p/ "+d)
hanoi(n-1, a, d, o)
A complexidade desse algoritmo no pior caso é: