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Considerando a distribuição dos objetos no espaço de acordo com seus atributos ilustrada na figura, o algoritmo de agrupamento indicado para diferenciar os dois grupos seria:
I. Se selecionamos um valor, em seguida outro e outro formando uma lista, sua média é o valor esperado.
II. Variáveis independentes são aquelas que não dependem das outras variáveis ou seja não se influenciam.
III. Muitos algoritmos de aprendizado de máquina requerem variáveis independentes e identicamente distribuídas ou seja selecionadas da mesma distribuição.
De cima para baixo, a sequência correta é:
A coluna I mostra os relacionamentos quantitativos e a coluna II as técnicas de visualização. Estabeleça a correta correspondência entre as colunas I e II.
Coluna I
1. Série temporal. 2. Parte-todo.
Coluna II
( ) gráfico de linhas. ( ) gráfico de pizza. ( ) treemap. ( ) gráfico de radar. ( ) gráfico de marimekko.
A sequência correta, de cima para baixo, é:
I. Refere-se ao fenômeno de que muitos tipos de análises de dados se tornam mais difíceis a medida que a dimensionalidade de dados diminui.
II. Para tarefas de classificação, significa que não há instâncias de dados suficientes para criar um modelo que atribua de forma confiável a classe real das instâncias.
III. Quando a dimensionalidade cresce, os dados se tornam cada vez menos esparsos no espaço.
As afirmativas I, II e III são respectivamente:
I.Quando a população é heterogênea a amostra estratificada é ineficaz.
II.A variabilidade entre amostras é representada pela diferença entre a média amostral e a média populacional, conhecida como erro padrão.
III.O erro de amostragem se refere à diferença entre a média amostral e a média populacional e pode ser reduzido aumentando o tamanho da amostra.
Assinale a alternativa correta: