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CEBRASPE
51.363 questões
FGV
25.316 questões
FCC
24.632 questões
AOCP
23.456 questões
IBFC
11.190 questões
VUNESP
10.983 questões
Instituto Quadrix
9.793 questões
FUNDATEC
9.088 questões
IBADE
7.820 questões
CESGRANRIO
6.013 questões
OBJETIVA
4.740 questões
CONSULPLAN
4.174 questões
FEPESE
3.585 questões
IADES
3.439 questões
IESES
2.627 questões
SELECON
2.377 questões
IDECAN
1.907 questões
MS CONCURSOS
1.485 questões
Instituto Legalle
1.281 questões
FAFIPA
1.161 questões
FUMARC
842 questões
ACAFE
551 questões
INSTITUTO AOCP
430 questões
NUCEPE
378 questões
FUNIVERSA
348 questões
FAURGS
203 questões
FIOCRUZ
48 questões
MACKENZIE
48 questões
CETRO
17 questões
8 questões encontradas
Com relação à detecção de anomalias, avalie as afirmativas a seguir e assinale (V) para verdadeira e (F) para falsa.
( ) A detecção de valor discrepante corresponde à identificação de uma observação, evento ou ponto de dados que representa um espaço vetorial multidimensional convexo e fixo, tornando-o inconsistente em relação ao resto do conjunto de dados.
( ) O aprendizado de máquina e a inteligência artificial são empregados para identificar automaticamente alterações inesperadas no comportamento normal de um conjunto de dados.
( ) As anomalias costumam ser raras e as características do comportamento normal podem ser complexas e dinâmicas, o que torna a detecção desafiadora. As afirmativas são, respectivamente,
A respeito das regras de associação e da análise de agrupamentos na exploração de dados, julgue o item subsequente. O algoritmo k-means é um método de clusterização do tipo particional que requer a definição prévia do número de clusters e utiliza a média dos elementos como critério para a atualização dos centroides.
A lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana. Embora as técnicas de controle possam ser implementadas por modelos matemáticos, as implementações baseadas na lógica fuzzy apresentam um melhor desempenho. Qual é o aspecto fundamental da lógica fuzzy?
Na Análise de Agrupamento, os grupos são formados com base em medidas de “proximidade - distância” ou “similaridade” entre os itens que podem ser representados por vetores aleatórios quando suas características são quantitativas. Os agrupamentos podem ser do tipo Aglomerativo Hierárquico e do tipo Não Hierárquico, sendo que Dendrograma do Método Aglomerativo Hierárquico pode ser feito usando
Texto associado
Com respeito a análise de componentes principais, mistura de gaussianas e agrupamento k-means , julgue os itens que se seguem.
Considere a tabela abaixo que mostra as distâncias entre cada observação de um conjunto de dados hipotético e os vetores médios (centroides) do cluster correspondente ao final da aplicação do algoritmo de agrupamento k-means . Com base nessa tabela, infere-se que o cluster 1 é constituído pelas observações 2, 5 e 10.
cluster
Observação
1
2
3
4
1
3
8
7
12
2
12
7
5
10
3
7
3
8
10
4
4
8
12
8
5
12
5
7
7
6
2
7
6
10
7
7
12
9
1
8
8
10
4
9
9
5
2
6
6
10
9
8
5
2
Texto associado
Um estudo de análise fatorial considerou um conjunto de dados constituído por cinco variáveis. Restringindo-se aos dois primeiros fatores, a tabela a seguir mostra as cargas fatoriais correspondentes a essas variáveis e as respectivas comunalidades.
cargas fatoriais
variáveis
γ 1
γ 2
comunalidades
1
0,9
0,1
C 1
2
0,9
0,1
C 2
3
0,8
0,1
C 3
4
0,2
0,9
C 4
5
0,5
0,1
C 5
Com referência a essas informações e à tabela precedente, julgue os itens subsecutivos.
cargas fatoriais
variáveis
γ 1
γ 2
comunalidades
1
0,9
0,1
C 1
2
0,9
0,1
C 2
3
0,8
0,1
C 3
4
0,2
0,9
C 4
5
0,5
0,1
C 5
Com referência a essas informações e à tabela precedente, julgue os itens subsecutivos.
