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Leia O excerto a seguir: "O objetivo do aprendizado máquina é derivar modelos preditivos a partir de dados atuais e históricos. De acordo com as premissas, um algoritmo realiza 0 aprendizado quando obtém as devidas melhorias com uma excessiva quantidade de treinamento ou experiência. Tais resultados eficientes são alcançados por algoritmos específicos de aprendizado máquina". Sobre essas técnicas, associe os itens, utilizando O código a seguir: I- PCA. II- Análise descritiva. Pesquisar por imagem III- Distribuição de Frequência. ( ) Os autovetores que correspondem aos maiores autovalores podem ser usados para reconstruir uma grande fração da variância dos dados originais. ( )É uma parte central em estatística e visa descrever as principais características de uma base de dados. ( ) Mostra um resumo dos dados agrupados em classes mutuamente exclusivas e 0 número de ocorrências (frequência) em cada faixa, e pode ser utilizada tanto com dados numéricos quanto categóricos. Assinale a alternativa que apresenta a sequência CORRETA. Fonte: BENGFORT, B.; KIM, J. Analítica de dados com Hadoop: uma introdução para cientistas de dados. São Paulo: Novatec, 2016.
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Rdh 2305

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Vamos analisar cada item e suas descrições: I- PCA (Análise de Componentes Principais): "Os autovetores que correspondem aos maiores autovalores podem ser usados para reconstruir uma grande fração da variância dos dados originais." Esta descrição está correta e se refere ao PCA, que é uma técnica de redução de dimensionalidade. II- Análise descritiva: "É uma parte central em estatística e visa descrever as principais características de uma base de dados." Esta descrição também está correta e se refere à análise descritiva, que resume e descreve as características dos dados. III- Distribuição de Frequência: "Mostra um resumo dos dados agrupados em classes mutuamente exclusivas e o número de ocorrências (frequência) em cada faixa, e pode ser utilizada tanto com dados numéricos quanto categóricos." Esta descrição está correta e se refere à distribuição de frequência. Agora, vamos associar os itens às descrições: - (I) PCA: "Os autovetores que correspondem aos maiores autovalores podem ser usados para reconstruir uma grande fração da variância dos dados originais." - (II) Análise descritiva: "É uma parte central em estatística e visa descrever as principais características de uma base de dados." - (III) Distribuição de Frequência: "Mostra um resumo dos dados agrupados em classes mutuamente exclusivas e o número de ocorrências (frequência) em cada faixa, e pode ser utilizada tanto com dados numéricos quanto categóricos." Portanto, a sequência correta é: I, II, III. Se as alternativas disponíveis forem apresentadas, a correta será a que seguir essa sequência.

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