Questões de Concurso Comentadas por alunos sobre inteligencia artificial em engenharia de software

O algoritmo de Machine Learning de classificação, fundamentado em modelos de probabilidade que incorporam suposições de independência forte, é conhecido como

No aprendizado não supervisionado, os dados de treinamento não têm rótulos. O objetivo é agrupar instâncias semelhantes em clusters. Nesse contexto, suponha que se deseja executar um algoritmo de agrupamento para tentar detectar grupos de visitantes semelhantes em um blog. Em nenhum momento é informado ao algoritmo a que grupo um visitante pertence, mas ele encontra essas conexões sem ajuda. Por exemplo, o algoritmo pode notar que 40% dos visitantes são homens que adoram histórias em quadrinhos e, geralmente, leem o blog à noite, enquanto 20% são jovens amantes de ficção científica que visitam o blog durante os fins de semana, e assim por diante. Deseja-se, nesse caso, usar um algoritmo de agrupamento hierárquico para subdividir cada grupo em grupos menores, o que pode ajudar a direcionar as postagens do blog para cada grupo específico.
Nesse cenário, qual é o algoritmo mais apropriado para fazer o agrupamento desejado?

Um cientista de dados está utilizando máquinas de vetor de suporte (SVM) em um projeto de classificação, pois deseja evitar o overfitting do modelo aos dados de treinamento.
Qual das seguintes técnicas auxilia a prevenir o overfitting em SVM?