Em agrupamento de dados, o algoritmo k-means é aplicado por várias aplicações que demandam a criação de clusters. Sua abordagem heurística, progressivamente refina a qualidade dos grupos formados, buscando a estabilidade em um ótimo local.

Uma das características desse algoritmo é a de

Um desenvolvedor de uma instituição bancária foi designado para tentar usar técnicas de aprendizado de máquina para, dado o saldo diário durante um ano de um cliente, classificá-lo como BOM ou MAU candidato a receber um cartão de crédito VIP. Para isso, a única informação que pode usar — e que ele recebeu — é um conjunto de treinamento com 50.000 clientes préclassificados pelos seus gerentes, contendo 365 campos com os saldos diários e um campo com o número 1, caso o cliente fosse um BOM candidato, ou o número 0 (zero), caso fosse um MAU candidato. Essas respostas são consideradas corretas.

Considerando as práticas tradicionais de aprendizado de máquina, o desenvolvedor deve escolher um algoritmo

Observe o trecho de pseudocódigo exibido a seguir.

Numa hipotética execução desse código, os valores exibidos seriam:

Expressões lógicas são frequentemente utilizadas em linguagens de programação. Por exemplo, um comando if com a expressão

if not (A and B)

pode ser reescrito, para quaisquer valores lógicos de A e B, com a expressão:

Analise a representação binária do número -3, na notação de complemento para dois numa palavra de 16 bits, exibida a seguir.

1111111111111101

Sabendo-se que a essa palavra foi somado o valor -4, a codificação do valor final, na mesma representação, é: