Questões de Concurso Comentadas para serpro
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Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753999
Banco de Dados
Texto associado
Determinado parâmetro β será estimado recursivamente
com a ajuda de um método de otimização matemática com base
em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de
dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se
seguem.
Em cada iteração na estimação do parâmetro β, o método do
gradiente descendente requer n observações da base de
treinamento, ao passo que o método do gradiente
descendente estocástico utiliza uma observação selecionada
aleatoriamente dessa base de treinamento.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753998
Banco de Dados
Texto associado
Determinado parâmetro β será estimado recursivamente
com a ajuda de um método de otimização matemática com base
em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de
dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se
seguem.
Entre as condições ideais relativas à função objetivo g(β)
para a aplicação do método do gradiente descendente
incluem-se convexidade, continuidade e diferenciabilidade.
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753997
Banco de Dados
Texto associado
Determinado parâmetro β será estimado recursivamente
com a ajuda de um método de otimização matemática com base
em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de
dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se
seguem.
O método do gradiente descendente é equivalente ao método
de Newton-Raphson, no qual o incremento, para a estimação
do parâmetro β, depende da primeira e da segunda derivada
da função objetivo g(β).
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753996
Banco de Dados
Texto associado
Determinado parâmetro β será estimado recursivamente
com a ajuda de um método de otimização matemática com base
em uma função objetivo g(β). Para essa estimação, a base de
dados de treinamento consistirá de n observações.
Considerando essa situação hipotética, julgue os itens que se
seguem.
O gradiente descendente em lote é um método probabilístico
de otimização no qual, para cada iteração, encontram-se
L × n observações geradas mediante amostragem (com
reposição) da base de dados de treinamento (em que L
representa o número de lotes, com L > 1).
Ano: 2021
Banca:
CESPE / CEBRASPE
Órgão:
SERPRO
Prova:
CESPE / CEBRASPE - 2021 - SERPRO - Analista - Especialização: Ciência de Dados |
Q1753995
Banco de Dados
Texto associado
Dados ausentes são muito comuns em aplicações que
envolvem preenchimentos de formulários. Para o seu tratamento
estatístico, encontra-se, na literatura, uma taxonomia para o
mecanismo gerador de dados ausentes que os classifica em tipos
como MAR (missing at random), MCAR (missing completely at
random) e MNAR (missing not at random).
Considerando essas informações, julgue os itens subsequentes,
relativos ao tratamento de dados ausentes.
Para o tratamento estatístico de valores ausentes do tipo
MCAR, é suficiente preencher com zeros as lacunas
existentes em um conjunto de dados.
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