Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

Considere que o índice de calor (I) em determinado local depende da temperatura T (em graus Celsius), da umidade H e da velocidade do vento s (em m/s). Considere, ainda, que um modelo de regressão múltipla para I seja descrito por I (H, T) = T + 5,9 H - 0,42 s. Nessa situação, para um dia com temperatura de 31 ^oC, umidade igual a 0,84 e velocidade do vento de 12 m/s, o índice de calor médio será superior a 35,00.

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

Se os números em um conjunto estiverem igualmente espaçados, então a mediana e a média desse conjunto serão iguais. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

A distância de Minkowski entre duas cadeias de caracteres é definida como o número mínimo de operações de edição necessárias para transformar a primeira cadeia de caracteres na segunda. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda.

Os algoritmos baseados em árvore de decisão definem modelos com uma técnica para estimar a probabilidade de um evento ocorrer sob determinada circunstância, usando-se uma estimativa a priori da probabilidade de sua ocorrência. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 

No algoritmo K-means, a similaridade intragrupo é avaliada considerando-se o valor médio dos objetos em um grupo, que pode ser visto como o seu centro de gravidade ou o centroide. 

Julgue o item a seguir, a respeito de algoritmos e técnicas supervisionadas e não supervisionadas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. 
A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

O princípio da indiferença estatística afirma que as proposições sintaticamente simétricas em relação à evidência são consideradas proposições de igual probabilidade.  

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A verdade probabilística de uma sentença complexa é calculada a partir da soma das verdades de cada componente da sentença. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Abordagens baseadas em regras para a incerteza adicionam um fator de confusão a cada regra para acomodar a incerteza dos eventos. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Os modelos de regressão resistente são alternativas em que os estimadores são baseados em medianas. 

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Segundo a teoria de Bayes, que deu origem às redes bayesianas, eventos passados não influenciam a probabilidade de eventos futuros correlacionados. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A visão subjetivista da inferência estatística determina que as probabilidades são aspectos reais do universo. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

A inferência estatística consiste na formulação de proposições probabilísticas a partir de evidências já observadas. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Os modelos de regressão polinomial envolvem funções polinomiais de variável explicativa. 

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística.

Uma das ferramentas mais úteis para a avaliação da qualidade dos modelos de regressão é o gráfico de resíduos, em que os resíduos são dispostos no eixo das abscissas e os valores da variável explicativa, no eixo das ordenadas.  

Julgue o item que se segue, relativos a modelos de regressão e inferência estatística. 

Nos modelos de inferência baseada em regressão linear simples, os erros são correlacionados e sua média é superior a zero. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

No processo de análise, as atividades de limpeza, filtragem e estruturação dos dados estão concentradas na etapa de compreensão dos dados. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

A normalização de um conjunto de dados tem como objetivo representar todos os valores desse conjunto em uma escala de 0 a 1. 

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item.

Em um processo de análise de dados, os shadow systems não representam dados consolidados, por isso devem ser excluídos de todas as fases do projeto.  

Com base em obtenção, limpeza e pré-processamento de dados, julgue o próximo item. 

O pré-processamento de dados deve ocorrer em bases de informações não estruturadas, com o objetivo de diminuir a quantidade de dados a serem processados.