Questões de Concurso Sobre algoritmos e estrutura de dados

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Q2457913 Algoritmos e Estrutura de Dados
Uma das métricas mais comumente utilizadas para comparar resultados de algoritmos de clusterização é obtida por meio da fórmula (b-a)/ max(a,b), em que:
a é a distância média entre os pontos dentro de cada cluster (distância média intra-cluster) e
b é a distância média para o cluster mais próximo (distância média para os pontos do cluster mais próximo). 

A métrica descrita recebe o nome de: 
Alternativas
Q2457912 Algoritmos e Estrutura de Dados
Seja a matriz de confusão obtida na avaliação de desempenho de um modelo de aprendizado treinado para classificar processos julgados pelo TJ-AC:

Imagem associada para resolução da questão


Os valores da performance geral, da sensibilidade e da precisão do modelo são, respectivamente:
Alternativas
Q2457911 Algoritmos e Estrutura de Dados
Observe o gráfico a seguir.

Imagem associada para resolução da questão


Disponível em: <http://cursos.leg.ufpr.br/ML4all/apoio/reamostragem.html>. Acesso em: mar. 2024.

O gráfico representa as regiões de overfitting e underfitting, permitindo uma avaliação do relacionamento da complexidade do modelo de aprendizagem de máquina com o erro de predição. A partir do exposto no gráfico, o erro de generalização do modelo ocorre na região:
Alternativas
Q2457910 Algoritmos e Estrutura de Dados
Para classificar os processos tramitados no TJ-AC em duas categorias (deferidos e indeferidos), um analista escolheu um algoritmo que divide os dados de entrada em duas regiões separadas por uma linha e resulta em uma simetria na classificação, de forma que o ponto mais próximo de cada classe está a uma distância d do ponto médio entre os dois grupos de classe (hiperplano). O algoritmo descrito é denominado:
Alternativas
Q2457909 Algoritmos e Estrutura de Dados
O ecossistema Hadoop se refere aos vários componentes da biblioteca de software Apache Hadoop, incluindo projetos de código aberto e ferramentas complementares para armazenar e processar Big Data. Algumas das ferramentas mais conhecidas incluem HDFS, Pig, YARN, MapReduce, Spark, HBase Oozie, Sqoop e Kafka, cada uma com função específica no ecossistema Hadoop. São funções dos componentes do ecossistema Hadoop: 
Alternativas
Respostas
41: B
42: D
43: C
44: C
45: A