No contexto da linguagem de programação R, analise as afirmativas a seguir.

I. Vetores (vectors) são listas de itens que devem ter o mesmo tipo.

II. R trabalha com vários tipos de dados (data types), numéricos, lógicos e textuais, mas as variáveis podem mudar de tipo mesmo depois da instanciação.

III. Os itens de uma lista (list) não podem ser substituídos. São permitidas apenas a inserção e a remoção de itens.

Está correto somente o que se afirma em:

Analise o código da linguagem de programação R a seguir.

xpto <- array(c(1:24), dim = c(4, 3, 2))
print (xpto[3, 2, 1])

Na execução desse código, o print produz o valor:

No contexto da linguagem de programação R, analise o código a seguir.

for (x in 1:10) {

if (x >= 4) {

print(x)
next }

if (x == 8) {break}

}

O número de linhas exibidas pela execução desse código é:

Um problema comum no processamento de texto é o tratamento de termos compostos por mais de um token, tais como “Ministério Público”, tal que represente uma unidade linguística distinta, em particular na construção de modelos de linguagem.

Considerando o problema acima descrito, a alternativa que apresenta uma técnica usada para sua resolução é:

O método Latent Dirichlet Allocation (LDA) é popularmente utilizado para a construção de modelos de tópicos devido a sua flexibilidade e robustez, particularmente em grandes quantidades de texto. Ao mencionar a escolha do LDA em um projeto, um analista foi questionado sobre que aspectos caracterizam a flexibilidade do modelo, especialmente em comparação a um modelo pLSA.

O analista respondeu corretamente:

A atividade de classificação de documentos envolve um grande número de tarefas de processamento de linguagem natural, o que pode levar a dúvidas quanto a sua aplicação.

A alternativa que contém apenas tarefas que sejam exemplos de classificação de documentos é:

A aplicação do algoritmo AdaBoost, utilizando classificadores SVM, permitiu a obtenção de um modelo classificador de sinais sonoros com excelente precisão. Entretanto, esse modelo possui requisitos computacionais além da capacidade da plataforma onde se deseja aplicá-lo.

Considerando o problema acima descrito, a técnica a ser utilizada para contornar o problema é:

O método random forests para classificação ou regressão potencializa alguns benefícios das árvores de decisão e por isso é preferido em certas situações.

O uso de random forests seria vantajoso em relação à árvore de decisão no seguinte caso:

Uma biblioteca está classificando os seus frequentadores em grupos literários para facilitar a aquisição e a organização dos livros. Isso foi feito aplicando o algoritmo KNN ao banco de dados de usuários da biblioteca, incluindo alguns dos campos de informação como atributos, tais como idade e nível de formação acadêmica. Em um experimento, uma segunda classificação foi feita usando um conjunto maior de atributos, incluindo ambos de maior ou menor relevância percebida com relação aos grupos definidos.

A segunda classificação tende a ser:

Na avaliação de um modelo para detecção de fraude, foi utilizado um conjunto de dados conhecido que resultou na matriz de confusão abaixo.

É correto afirmar que o modelo apresenta: