Vamos analisar as proposições apresentadas: 1. O algoritmo memoriza os exemplos durante a fase de treinamento. - Esta proposição é verdadeira. O algoritmo dos vizinhos mais próximos (KNN) realmente armazena todos os exemplos do conjunto de treinamento, pois ele precisa deles para classificar novos objetos. 2. O exemplo a ser classificado busca pelo rótulo do exemplo mais próximo. - Esta proposição também é verdadeira. O KNN classifica um novo objeto com base no rótulo do vizinho mais próximo (ou dos vizinhos mais próximos, dependendo do número de vizinhos que você escolher considerar). Agora, vamos analisar as opções: - Opção A: As duas proposições são verdadeiras, e a segunda justifica a primeira. (FALSO, a segunda não justifica a primeira, apenas complementa.) - Opção B: As duas proposições são verdadeiras, mas a segunda não justifica a primeira. (VERDADEIRO, ambas são verdadeiras, mas a justificativa não é correta.) - Opção C: As duas proposições são falsas. (FALSO, ambas são verdadeiras.) - Opção D: A primeira proposição é verdadeira, e a segunda proposição é falsa. (FALSO, a segunda é verdadeira.) - Opção E: A primeira proposição é falsa, e a segunda proposição é verdadeira. (FALSO, a primeira é verdadeira.) Portanto, a opção correta é: Opção B.