Algoritmos não paramétricos são aqueles que não fazem suposições rígidas sobre a forma funcional ou a distribuição dos dados antes do treinamento. O número de parâmetros cresce de forma flexível de acordo com a quantidade de dados recebidos.

• O K-Nearest Neighbors (KNN) é um algoritmo clássico baseado em instâncias (armazena os dados e calcula distâncias), não gerando coeficientes matemáticos fixos.
• O Random Forest (assim como as árvores de decisão individuais) cria partições no espaço dos dados de forma puramente algorítmica e condicional, sem assumir uma equação matemática prévia.

Por que as outras alternativas estão incorretas?

• ❌ A) Incorreta: O Linear SVM (Máquina de Vetores de Suporte Linear) é um modelo paramétrico, pois busca aprender uma fronteira de decisão estritamente linear (uma reta ou hiperplano definida por pesos fixos).
• ❌ B) Incorreta: Tanto a Linear Discriminant Analysis (LDA) quanto a Logistic Regression são algoritmos paramétricos baseados em equações lineares e premissas estatísticas bem definidas (como a distribuição normal no caso da LDA).
• ❌ D) Incorreta: Novamente, o erro está na presença do Linear SVM, que é um algoritmo paramétrico.
• ❌ E) Incorreta: O erro está na presença da Linear Discriminant Analysis (LDA), que possui parâmetros fixos determinados pela média e pela covariância dos dados.

Gabarito: C

Chutei a única alternativa que não tinha a palavra linear kkkk