Questão
Q901289
Prova: FUNDATEC - 2023 - BRDE - Analista de Sistemas - Ciência de Dados
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BRDE
Analise as assertivas a seguir sobre o algoritmo K-NN (k-vi
Analise as assertivas a seguir sobre o algoritmo K-NN (k-vizinhos mais próximos):
I. A distância de cosseno é a métrica mais comumente utilizada, pois possui a propriedade de representar a distância física entre dois pontos em um espaço d-dimensional. A representação é realizada através de uma linha contínua entre os dois exemplares, que no espaço d-dimensional forma um triângulo e, então, a distância de cosseno é o cálculo da hipotenusa desse triângulo. II. A classificação de um exemplar, cuja classe é desconhecida, é realizada a partir da comparação desse exemplar com aqueles que possuem uma classe conhecida. O princípio do algoritmo é armazenar o conjunto de treinamento e realizar comparações entre o exemplar de teste e os exemplares armazenados a cada vez que um exemplar de teste é armazenado. III. O processamento do algoritmo é extremamente rápido, independentemente da quantidade de exemplares do conjunto de dados de treinamento. Trata-se de um estilo de processamento conhecido como naive evaluation (avaliação ingênua), já que não há um trabalho prévio de indução do modelo.
Quais estão corretas?
I. A distância de cosseno é a métrica mais comumente utilizada, pois possui a propriedade de representar a distância física entre dois pontos em um espaço d-dimensional. A representação é realizada através de uma linha contínua entre os dois exemplares, que no espaço d-dimensional forma um triângulo e, então, a distância de cosseno é o cálculo da hipotenusa desse triângulo. II. A classificação de um exemplar, cuja classe é desconhecida, é realizada a partir da comparação desse exemplar com aqueles que possuem uma classe conhecida. O princípio do algoritmo é armazenar o conjunto de treinamento e realizar comparações entre o exemplar de teste e os exemplares armazenados a cada vez que um exemplar de teste é armazenado. III. O processamento do algoritmo é extremamente rápido, independentemente da quantidade de exemplares do conjunto de dados de treinamento. Trata-se de um estilo de processamento conhecido como naive evaluation (avaliação ingênua), já que não há um trabalho prévio de indução do modelo.
Quais estão corretas?
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