Analise as assertivas abaixo sobre Naïve Bayes:

I. É um classificador ingênuo que assume que a presença ou ausência de uma característica particular de uma classe não está relacionada com a presença ou ausência de outras características.

II. As variáveis de entrada são geralmente categóricas, mas variações do algoritmo podem aceitar variáveis contínuas. Também existem maneiras de converter variáveis contínuas em categóricas. Esse processo é denominado discretização de variáveis contínuas.

III. A filtragem de spam é um exemplo clássico do uso de Naïve Bayes para distinguir e-mail de spam de e-mail legítimo. Muitos clientes de e-mail modernos implementam variantes de filtragem bayesiana de spam.

Quais estão corretas?

Qual é o pacote da linguagem R que contém uma implementação de redes neurais feed-forward (entre outros modelos) que permite realizar ajustes avançados nos modelos?

Qual é a biblioteca da Linguagem Python construída sobre o NumPy que permite realizar análise quantitativa de dados?

Assinale a alternativa correta sobre os critérios de seleção de atributos aplicáveis na construção de árvores de decisão.

é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.

Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.

Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

consiste em uma análise estatística que envolve duas variáveis: a de resposta e a preditiva, e considera que o valor da variável de resposta (ou dependente) pode ser estimado por uma combinação de variáveis explicativas (dependentes). Já quando a variável de resultado é de natureza categórica, pode ser usada para prever a probabilidade de um resultado com base nas variáveis de entrada que podem ser explicativas, contínuas e/ou binárias.

Assinale a alternativa que preenche, correta e respectivamente, as lacunas do trecho acima.

Para evitar overfitting, uma prática comum é randomicamente dividir a base de dados em N conjuntos de dados de tamanhos aproximadamente iguais. O modelo é treinado com N-1 conjuntos e testado com o restante. Uma medida de erro é obtida. Esse processo é repetido um total de N vezes através das várias combinações dos N conjuntos de dados. Por fim, calcula-se a média de validação dos N experimentos para se obter a estimativa de erro. Qual é o nome dessa técnica descrita e utilizada para avaliar modelos de aprendizado de máquina?

Analise o trecho de código escrito abaixo:

rules <- apriori(Groceries, parameter=list(support=0.001,

confidence=0.6, target = “rules”))

Sobre o trecho de código acima, é correto afirmar que a função apriori() também pode ser utilizada para:

Qual é a técnica que pode ser utilizada para sugerir que aqueles clientes que compraram o produto A também compraram o produto B, ou que aqueles clientes que compraram os produtos A, B e C são mais similares que os clientes que compraram o produto A?