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Qual é a principal finalidade de dividir os dados em conjunto de treinamento e teste em Machine Learning?
Garantir que o modelo funcione apenas em novos dados.
Avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos.
Evitar que o modelo execute cálculos matemáticos desnecessários.
Garantir que o modelo memorize os dados.
Melhorar a capacidade de armazenamento de dados do modelo.
Um processo de medição de um mensurando específico obtém resultados muito próximos entre si mas distantes do verdadeiro valor que é atribuído a esse mensurando. Nesse caso, temos um processo de medição:
As variáveis aleatórias irão compor os resultados elementares, e essas variáveis podem ser de duas formas, uma delas é a possibilidade finita de relacionar os valores, sendo possível listá-los, como por exemplo o resultado de um jogo. Assinale a alternativa que aponta a definição dessa variável aleatória.
A variável é discreta quando:
pode assumir qualquer valor dos reais.
dados dois valores inteiros, a diferença entre eles é zero.
dados dois valores reais, não podemos encontrar valores entre eles.
dados dois valores reais, podemos encontrar pelo menos um valor entre eles.
assume valores inteiros não negativos.
Leia o trecho a seguir: “Os dados são provenientes de diferentes fontes na internet, incluindo vazamentos antigos, que geraram 12 mil arquivos, posteriormente organizados de pesquisador. Ele removeu informações repetidas e chegou a mais de um bilhão de combinações únicas de e-mail e senhas.”
Com base no texto apresentado e nas informações do conteúdo, a principal dificuldade encontrada pelo Método Hierárquico Aglomerativo, após a fase inicial do algoritmo é:
Uma amostra aleatória de 250 residências de famílias, classe média com dois filhos, revelou a seguinte distribuição do consumo mensal de energia elétrica:
Pede-se: O consumo médio por residência:
Qual das variáveis abaixo é uma variável quantitativa contínua?