Questões de Concurso
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I. A pesquisa traz informações que permitem conhecer e dimensionar os fatores de risco e proteção à saúde de adolescentes e é um retrato de como estão os jovens, crianças e adolescentes em relação a diferentes questões relacionadas à saúde.
II. A pesquisa serve como base para a melhoria de políticas públicas voltadas para a faixa etária pesquisada.
I. A pesquisa possibilita embasamento para a formulação de políticas públicas voltadas para adolescentes.
II. O conceito de saúde adotado pela pesquisa é abrangente, abarcando não somente a saúde do corpo, como também outros aspectos.
III. A elaboração de políticas públicas se dá com base na pesquisa, sem que outros participantes sociais exerçam influência sobre ela.
Assinale a opção que melhor explica a escolha de Felipe pelo emprego da técnica RAG.
Assinale a opção que indica o critério de classificação que divide as feições em classes que possuem a mesma frequência de registros.
A operação que descreve a tarefa que exige o uso de capacidades da biblioteca geopandas, indisponíveis na pandas, mesmo que os dados de coordenadas estejam presentes como colunas numéricas no DataFrame, é a operação de
A decomposição SVD consiste em fatorar qualquer matriz A, de dimensões m×n, no produto U∑VT , de forma que
Esse processo é viabilizado pelo algoritmo de retropropagação, em conjunto com métodos de otimização que usam gradientes para minimizar a função de perda.
No contexto do treinamento de redes neurais, assinale a opção que indica o principal mecanismo da retropropagação.
Ao analisar a regra de associação {Desvio de Verba} → {Falsidade Ideológica}, foram obtidos os seguintes valores:
• Confiança = 0,80;
• Lift = 2,0.
Assinale a opção que apresenta a interpretação tecnicamente correta para o valor do Lift obtido.
Para garantir a comparabilidade entre variáveis, ele aplicou a padronização por escore z (z-score) em um conjunto de dados multivariados, de modo que todas as variáveis passassem a apresentar média 0 e desvio-padrão 1.
Após a padronização, verificou-se que os dados não apresentavam forte separação entre grupos naturais. Em seguida, foi aplicado o algoritmo K-means em Python:
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
kmeans = KMeans(n_clusters=3, n_init=10, random_state=0)
kmeans.fit(X_scaled)
print(kmeans.cluster_centers_)
Observou-se que os centroides obtidos apresentam valores próximos de zero em todas as dimensões.
Considerando o contexto descrito, esse resultado ocorre porque