Questões sobre Estrutura de Dados

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Listagem de Questões sobre Estrutura de Dados

#Questão 966572 - Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, CESPE / CEBRASPE, 2022, BANRISUL, Analista de Segurança da Tecnologia da Informação

A respeito de algoritmos de hash, julgue o item que se segue.


Os algoritmos de hash MD5 e SHA-1 apresentam, respectivamente, mensagem de resumo de 160 bits e de 128 bits. 

#Questão 966573 - Algoritmos e Estrutura de Dados, Estrutura de Dados, CESPE / CEBRASPE, 2022, BANRISUL, Analista de Segurança da Tecnologia da Informação

A respeito de algoritmos de hash, julgue o item que se segue.


É possível utilizar uma função de resumo para verificar a integridade de um arquivo ou mesmo para gerar assinaturas digitais. 

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.
De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.


A entropia de uma árvore de decisão aborda o aspecto da quantidade de informações que está associada às respostas que podem ser obtidas às perguntas formuladas, representando o grau de incerteza associado aos dados.

Uma árvore de decisão representa um determinado número de caminhos possíveis de decisão e os resultados de cada um deles, apresentando muitos pontos positivos, ou seja, são fáceis de entender e interpretar. Elas têm processo de previsão completamente transparente e lidam facilmente com diversos atributos numéricos, assim como atributos categóricos, podendo até mesmo classificar dados sem atributos definidos.

De acordo com os aspectos construtivos de uma árvore de decisão, julgue o item a seguir.



Se o processo adotado para a construção de árvores de decisão for determinístico, uma forma de obtenção de árvores aleatórias, que compõem as florestas aleatórias, pode ser realizada por meio do bootstrap dos dados, em que cada árvore é treinada com base no resultado de bootstrap_sample (inputs). 

Podemos afirmar que uma árvore de decisão sofreu overfitting, quando ocorrer:

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