Questões de Concurso
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Em aprendizado de máquina, especialmente em algoritmos de árvores de decisão, é fundamental avaliar como os dados são organizados e classificados em diferentes níveis da árvore. Três conceitos-chave que auxiliam na construção e otimização dessas árvores são o gini impurity, a entropy e o information gain. A respeito desses conceitos, julgue os itens a seguir.
I Gini impurity mede a redução da entropy após a divisão de um conjunto de dados com base em um atributo.
II Entropy mede a quantidade de incerteza ou impureza no conjunto de dados.
III Information gain mede a probabilidade de uma nova instância ser classificada incorretamente, com base na distribuição de classes no conjunto de dados.
Assinale a opção correta.
Se N for uma variável aleatória que siga uma distribuição normal
com média igual a 10 e desvio padrão igual a 5 e se Z =
, então a probabilidade de ocorrência do evento “Z = 1,96” será
igual a
Supondo-se que a variável aleatória X possa assumir valores 0, 1,
2 ou 3 conforme a função de distribuição de probabilidade P(X = h) =
na qual h ∈ {0, 1, 2, 3}, é correto
afirmar que o valor esperado de X seja igual a
A respeito do modelo de séries temporais St = ɛt + ɛt-12 + ɛt-24 + ɛt-36 + ... =
no qual t ∈ ℤ representa um índice temporal e εt denota um erro
aleatório no instante t, que segue uma distribuição normal com
média zero e desvio padrão 5, assinale a opção correta.