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As redes neurais permitem construir modelos que sejam padronizados de acordo com o funcionamento do cérebro humano.

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Random forests fornecem pontuações de distância euclidiana entre os recursos que podem ser usadas para compreender a importância relativa de cada recurso na previsão.

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O algoritmo Apriori emprega busca em profundidade e gera conjuntos de itens candidatos (padrões) de k elementos a partir de conjuntos de itens de k − 1 elementos, sendo os padrões não frequentes eliminados.

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O objetivo das regras de associação é encontrar todos os conjuntos de itens que possuem confiança mínima com máximo de dados observados.

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Considere que o índice de calor (I) em determinado local depende da temperatura T (em graus Celsius), da umidade H e da velocidade do vento s (em m/s). Considere, ainda, que um modelo de regressão múltipla para I seja descrito por I (H, T) = T + 5,9 H - 0,42 s. Nessa situação, para um dia com temperatura de 31 ºC, umidade igual a 0,84 e velocidade do vento de 12 m/s, o índice de calor médio será superior a 35,00.

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Se os números em um conjunto estiverem igualmente espaçados, então a mediana e a média desse conjunto serão iguais.

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A distância de Minkowski entre duas cadeias de caracteres é definida como o número mínimo de operações de edição necessárias para transformar a primeira cadeia de caracteres na segunda.

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Os algoritmos baseados em árvore de decisão definem modelos com uma técnica para estimar a probabilidade de um evento ocorrer sob determinada circunstância, usando-se uma estimativa a priori da probabilidade de sua ocorrência.

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No algoritmo K-means, a similaridade intragrupo é avaliada considerando-se o valor médio dos objetos em um grupo, que pode ser visto como o seu centro de gravidade ou o centroide.

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A tarefa do agrupamento consiste em segmentar uma base de dados não rotulada em grupos que tenham algum significado ou utilidade prática.