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Com relação ao algoritmo baseado em distância k-NN (Nearest Neighbour), podemos afirmar que:



I - O k-NN é considerado um algoritmo "preguiçoso" pois não existe um processo de aprendizado para indução de um modelo. Sendo que o processamento pesado é feito somente na etapa de inferência (após o treinamento).



II - O k-NN tem a vantagem de ser incremental, ou seja, o conjunto de treinamento pode ser aumentando simplesmente armazenando novos objetos em memória.



III- O k-NN pode ser utilizado para estimação de atributos em dados incompletos.

a.
Nenhuma da afirmações está correta.

b.
Somente as afirmações I e II estão corretas.

c.
Somente as afirmações II e III estão corretas.

d.
Somente a afirmação I está correta.

e.
Todas as afirmações estão corretas.

2 __________ utilizam o conceito de _________ condicional entre variáveis para obter um equilíbrio entre o número de _________ para o cálculo e a representação de _________ entre as variáveis.

a.
Redes bayesianas, independência, parâmetros, dependências

b.
Support Vector Machines (SVM), fronteira, pontos, margens

c.
Árvores de decisão, nó, ramos, funções

d.
Algoritmos baseados em distância, probabilidade, vizinhos, interdependência

e.
Algoritmos conexionistas, perceptron, conexões, neurônios

Sagot :

Resposta:

1-Todas as afirmações estão corretas.

2-Redes bayesianas, independência, parâmetros, dependências

Explicação:

7/8

Errei esta -----> Considere um problema de classificação no qual existem duas classes (A e B). Utilizou-se o algoritmo k-NN para se determinar a qual classe pertencia um ponto de teste  , utilizando a distância euclidiana como medida de distância   entre o ponto   e os pontos   pertencentes ao conjunto de objetos de treinamento, conforme a tabela mostrada abaixo. Foram realizadas três classificações, a primeira utilizando k=1, a segunda utilizando k=3 e a terceira utilizando k=5. Qual das alternativas abaixo corresponde à classificação para o ponto   em cada uma das classificações respectivamente?

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