Questões sobre Data Mining

__________ é um método de classificação binária que traça um hiperplano ótimo que maximiza a margem de separação entre duas classes de dados. A etapa principal do algoritmo é descobrir os vetores que são as instâncias equidistantes do hiperplano.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

__________ é uma classe de métodos ensemble que utiliza classificadores de árvore de decisão. É uma combinação de preditores de árvores tal que cada árvore depende dos valores de um vetor aleatório amostrado independentemente e com a mesma distribuição para todas as árvores.
Assinale a alternativa que preenche corretamente a lacuna do trecho acima.

Analise as assertivas abaixo sobre o método de agrupamento k-means:
I. Dada uma coleção de objetos, cada um com n atributos, k-means é um método que, para I - um valor escolhido de k, identifica k grupos de objetos com base na proximidade dos objetos com relação ao centroide do grupo. O centro é determinado como a média do vetor n-dimensional de atributos de cada grupo.
II. Por ser um método supervisionado, o K-means ajuda a excluir a subjetividade das análises.
III. K-means é um método para definir agrupamentos. Uma vez que os agrupamentos e os seus centroides são identificados, é fácil classificar novos objetivos para um cluster baseado na distância do objeto do centroide mais próximo.
Quais estão corretas?

Relacione a Coluna 1 à Coluna 2, associando as categorias de aprendizado de máquina às suas características.
Coluna 1 1. Aprendizado Supervisionado. 2. Aprendizado Não Supervisionado. 3. Aprendizado Profundo. 
Coluna 2  ( ) O algoritmo recebe um conjunto de dados rotulados e aprende comparando a saída do modelo com a saída esperada, reajustando seus parâmetros até chegar em um limiar aceitável e pré-determinado a priori.
( ) Os algoritmos buscam encontrar padrões ou estruturas em conjuntos de dados não rotulados, por exemplo, gerando agrupamentos de dados.
( ) Conjunto de algoritmos que modelam abstrações de alto nível de dados usando grafos com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.
( ) Processo de aprendizado baseado em redes neurais com várias camadas (em geral, mais de cinco camadas): entrada, saída e oculta.
A ordem correta de preenchimento dos parênteses, de cima para baixo, é:

Sobre detecção de anomalias, analise as afirmativas a seguir.
I. São exemplos de detecção de anomalias: detecção de fraude, detecção de intrusão, monitoramento de sistemas de saúde, qualidade de um produto. II. São métodos que conseguem lidar com detecção de anomalias: algoritmos baseados em densidade, análise de agrupamento, redes neurais recorrentes, redes bayesianas e modelos de Markov escondidos. III. A distribuição normal é a distribuição mais comum dos dados considerados dentro de uma normalidade, porém, podemos obter normalidade também por meio de outros tipos de distribuição como a distribuição de Bernoulli, distribuição uniforme, distribuição binomial e distribuição de Minkowski. IV. A métrica de avaliação desses métodos pode ajudar na identificação de dados fora do padrão. Portanto, as métricas de precisão, sensibilidade e medida-F1 são exemplos de métricas utilizadas para detecção de anomalias.
Está correto o que se afirma em