Questões

Quando o modelo aprende a generalizar bem para dados não vistos.

Quando o modelo é treinado apenas com dados rotulados.

Quando o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, perdendo capacidade de generalizar para dados novos.

Quando o modelo tem desempenho semelhante em dados de treinamento e de teste.

Quando o modelo é capaz de lidar com dados desbalanceados.

Como o nome diz, seus atributos variam a cada composição realizada dentro de uma pequena parcela entre as linguagens de programação.

São um tipo de dado que fica armazenado na memória do programa, podendo variar conforme a execução do algoritmo.

São recursos de valores exclusivamente numéricos que expressam características quantitativas de um problema.

São atributos que variam de elemento para elemento, mas que têm sempre uma aferição não numérica.

Variável é um elemento exclusivo da linguagem de programação.

Interrupção do fluxo sanguíneo para o coração

Interrupção do fluxo sanguíneo para o cérebro

Diminuição do fluxo sanguíneo para os pulmões

Aumento do volume sanguíneo nas artérias

Acúmulo de gordura nas artérias do cérebro

Composta por várias unidades de processamento

Unidades de processamento conectadas por canais de comunicação com pesos associados

Comportamento inteligente vem das interações entre as unidades de processamento de dados

Ele utiliza um conjunto de dados rotulados para aprender as relações entre as variáveis.

Ele não utiliza rótulos nos dados e busca encontrar padrões ou estrutura nos dados.

Ele é projetado apenas para problemas de classificação.

Ele exige uma grande quantidade de dados rotulados para treinar.

Ele é utilizado para prever valores numéricos contínuos.

PCA

SVM Não Linear

Rede Neural