Considerando o contexto de aprendizagem de máquina, a utilização de distribuições probabilísticas permite identificar e mensurar dados, bem como compreender como as variáveis aleatórias se comportam em diversas situações.
Neste contexto, o que é verdadeiro sobre a distribuição discreta?
Para funções de distribuição de probabilidade discreta, cada valor possível tem uma probabilidade diferente de zero. Além disso, as probabilidades para todos os valores possíveis devem somar um. Como a probabilidade total é 1, um dos valores deve ocorrer para cada oportunidade.
A variável pode assumir um número infinito de valores entre quaisquer dois valores. Variáveis contínuas geralmente são medidas em uma escala, como altura, peso e temperatura.
A variável pode assumir um número finito de valores entre quaisquer dois valores. Variáveis contínuas geralmente são medidas em uma escala, como altura, peso e temperatura.
Para funções de distribuição de probabilidade discreta, cada valor possível tem uma probabilidade exatamente zero. Além disso, as probabilidades para todos os valores possíveis devem somar um. Como a probabilidade total é 1, um dos valores deve ocorrer para cada oportunidade.
Nenhuma das alternativas acima.
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