Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos como K-means iterativamente minimizam a soma das distâncias quadradas entre pontos e seus centróides. Essa otimização utiliza conceitos de mínimos locais e funções de custo, com base no cálculo diferencial. O modelo depende de inicializações e convergências que envolvem análise estatística. Os modelos descritivos, como a análise de agrupamentos, são usados para identificar [preencher 1] nos dados, agrupando amostras com base em [preencher 2]. Os termos [preencher 1] e [preencher 2] são corretamente substituídos por:

A resposta correta é a alternativa C: 1 - padrões ocultos; 2 - similaridades

🎓 Gabarito A alternativa correta é C JUSTIFICATIVA: A análise de agrupamento (clustering) é uma técnica de aprendizado não supervisionado. Seu objetivo principal é descobrir estruturas ou "padrões ocultos" em dados que não possuem rótulos prévios. Para realizar essa tarefa, o algoritmo organiza os dados em grupos onde os elementos internos possuem alta "similaridade" entre si (geralmente medida por métricas de distância) e alta dissimilaridade em relação a elementos de outros grupos. Portanto, [preencher 1] refere-se a padrões ocultos e [preencher 2] refere-se a similaridades.

Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos como K — Gabarito

Questões Relacionadas

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva RO...

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva ROC (AUC-ROC) e matriz de confusão. Essas métricas fornecem uma visão mais detalhada do desempenho em diferentes classes. Modelos com alta acurácia podem ter desempenho desequilibrado em classes minoritárias. Diante do apresentado sobre o uso do algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), interprete as afirmativas a seguir: I. O KNN pode ser usado tanto para classificação quanto para regressão. II. O valor de k (número de vizinhos) sempre deve ser ímpar para que o algoritmo funcione corretamente. III. O KNN é sensível à escolha da métrica de distância. É correto o que se afirma em:

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como compl...

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como complexidade e tempo de execução. Modelos mais simples podem ser preferidos em casos de restrições de recursos. Assim, a comparação deve considerar eficiência, interpretabilidade e escalabilidade. Com relação a este contexto e sobre o conteúdo estudado, avalie as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. I. Os critérios internos avaliam a qualidade do modelo com base nos próprios dados de treinamento, sem levar em consideração informações externas. PORQUE II. O erro de treinamento nos critérios internos é a métrica mais complexa, que mede o erro entre as previsões do modelo e os valores reais no conjunto de treinamento. A respeito dessas asserções, assinale a alternativa correta.

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Marcone Santos

Lvl 10

16 de mai. de 2026

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajus...

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros durante o desenvolvimento de um modelo de previsão, como na predição de preços de imóveis. Suponha que você tenha um conjunto de dados contendo informações sobre imóveis (como área, número de quartos, localização, etc.) e deseja criar um modelo para prever os preços de venda dos imóveis com base nessas características. A validação cruzada é uma prática recomendada para este tipo de aplicação comercial. Nesse sentido, assinale a alternativa que recorda o critério comumente usado para validar o desempenho de modelos preditivos em aprendizado de máquina.

Aprendizado de Máquinas

Verificada

Móveis Planejados de Alto Padrão | Marcenaria RGM

Precisa de conforto para estudar? 📚

Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos como K-means iterativamente minimizam a soma das di...

Feedback

Móveis Planejados de Alto Padrão | Marcenaria RGM

Precisa de conforto para estudar? 📚

Leia o trecho a seguir: No agrupamento, métodos como K-means iterativamente minimizam a soma das di...

Alternativas

Discussão (1)

Comentários e Explicações (Discussão)

Questões Relacionadas

Comparar modelos requer uma análise além da acurácia, considerando métricas como área sob a curva RO...

A escolha do modelo ideal depende não apenas da acurácia, mas também de outros critérios, como compl...

Uma aplicação prática de validação cruzada em aprendizado de máquinas é na seleção de modelos e ajus...