Nos métodos preditivos de maximização de margens, ____________ correspondem a valores que determinam ________ em que os dados de diferentes classes encontram-se ___________.

A resposta correta é a alternativa a: as margens, o grau, separados.

Gabarito: Nos métodos preditivos de maximização de…

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09 de nov. de 2026

A ideia básica por trás de Support Vector Machines (SVMs) não lineares é mapear o conjunto de dados para um novo espaço de maior dimensão, denominado espaço de características ( fe

A ideia básica por trás de Support Vector Machines (SVMs) não lineares é mapear o conjunto de dados para um novo espaço de maior dimensão, denominado espaço de características ( feature space ), em que as classes são linearmente separáveis. Realiza-se, então, a classificação usando um SVM linear e, depois, retorna-se para a dimensão original. A otimização não é mais realizada diretamente sobre os dados de entrada, mas sobre os valores obtidos a partir do cálculo do kernel . Com relação às funções kernel mais comuns, avalie as afirmações a seguir. I. Temos a função kernel polinomial, dada pela fórmula: II. Temos a função kernel RBF, dada pela fórmula: III. Temos a função kernel tangencial, dada pela fórmula: Está correto o que se afirma em:

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Claudio Campos

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09 de nov. de 2026

As árvores de decisão organizam o conhecimento extraído do conjunto de dados em uma hierarquia de decisões que vão sendo refinadas sucessivamente até a obtenção da classificação fi

As árvores de decisão organizam o conhecimento extraído do conjunto de dados em uma hierarquia de decisões que vão sendo refinadas sucessivamente até a obtenção da classificação final. Considerando que a indução de árvores de decisão possui pontos positivos e negativos, analise as suas características descritas abaixo e relacione adequadamente os seus pontos aos termos aos quais se referem. 1 – Pontos positivos. 2 – Pontos negativos. I – Interpretabilidade. II – Sensível à ausência de valores de atributos. III – Complexidade de tempo. IV – Esforço de processamento para lidar com atributos contínuos. V – Não paramétrica. VI – Instabilidade. VII – Invariância a transformações (monótonas) nos dados. Assinale a alternativa que correlaciona adequadamente os dois grupos :

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09 de nov. de 2026

Um dos critérios de pureza utilizados por algoritmos de indução de árvores de decis ão é a entropia. Assim, se um conjunto possui uma entropia _________, isso quer dizer que divers

Um dos critérios de pureza utilizados por algoritmos de indução de árvores de decis ão é a entropia. Assim, se um conjunto possui uma entropia _________, isso quer dizer que diversos ________ diferentes devem estar presentes, o que não é desejável para a classificação. Já uma entropia _______ denota que há “pouca mistura” naquele conjunto.

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