Questões de Concurso Comentadas para agergs

Sobre os modelos de aprendizagem de máquina supervisionada, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.
I. Em modelos de aprendizado de máquina do tipo classificação a ideia é prever variáveis categóricas, e numéricas.
II. Um exemplo básico de aprendizado de máquina supervisionado por classificação é o uso da regressão logística.
III. Os modelos de regressão não buscam encontrar como uma variável se comporta na medida em que outra variável sofre oscilações.
IV. Nos modelos de aprendizagem de máquina supervisionado, não temos uma variável específica a ser respondida, pois estamos apenas buscando encontrar os indivíduos, itens ou elementos semelhantes. 

Antes mesmo de entrar na parte da estatística descritiva, após a coleta dos dados, é importante saber qual o tipo de dados que irá trabalhar. Em uma pesquisa, foram coletadas as seguintes variáveis de um total de 200 pessoas:

• Idade.
• Renda.
• Estado Civil.
• Escolaridade.
• Número de Aparelhos de TV na Residência.
• Grau de Satisfação sobre a TV a Cabo (1 – Péssimo a 5 – Ótimo).

A classificação correta dessas seis variáveis é:

Sobre os comandos R, analise as assertivas abaixo e assinale a alternativa correta.

I. license – detalha as condições de distribuição do R.
II. contributors – lista a equipe do time-cerne de desenvolvimento.
III. Citation – ensina como citar o R em trabalhos acadêmicos.
IV. Demo – inicia uma sessão interativa de demonstração do R. 

A técnica que vetoriza as palavras com base na importância que elas compartilham é: 

Quando usamos o símbolo “=” ou “<” seguido de “-” estamos criando objetos com um nome que aparece à esquerda e que contém alguns elementos (o que vem à direita do símbolo). Quando criamos um objeto, ele fica guardado na memória do R até que se feche o programa. Porém, os objetos criados ficam ocultos. Para ver a lista de arquivos ocultos, basta dar o seguinte comando: