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Postado

Pessoal, fiz uma prova de ciência de dados e marquei a opção C), gostaria de saber se está correto ou não.

 

Considere as seguintes asserções:
I - Apesar do crescente número de bases de dados disponíveis, na maioria das vezes não é possível aplicar algoritmos de Aprendizado de Máquina diretamente sobre esses dados.
PORQUE
II - Conjuntos de dados podem apresentar diferentes características, dimensões ou formatos. Podem, ainda, estar limpos ou conter ruídos e imperfeições com valores incorretos, inconsistentes, duplicados ou ausentes; os atributos podem ser independentes ou relacionados.
 
Pode-se afirmar que:

a. I e II são afirmações verdadeiras e II justifica I.

b. I e II são afirmações verdadeiras, mas II não justifica I.

c. I é verdadeira, mas II é falsa.

d. II é verdadeira, mas I é falsa.

e. I e II são falsas.

 

Postado

Pessoal, fiz uma prova de ciência de dados e marquei a opção A), gostaria de saber se está correto ou não.

 

A normalização por padronização tem por objetivo colocar os dados em uma mesma escala. Para tanto, os valores de um atributo são convertidos para um novo conjunto de valores, com a média 0 e a variância 1. Para um determinado atributo de um conjunto de dados, com valor médio 59,3 e variância 7,76, pergunta-se: se o valor do atributo for 65, qual será seu valor se for aplicada a normalização por padronização?

 

a. 52,3.

b. 10.

c. 0,73.

d. 3,14.

e. 51,54.

 

Postado

Não é minha área, mas acredito que as respostas são A) e C).

 

Na primeira pergunta acredito que as duas são falsas porque existe um pré-processamento dos dados antes de rodar qualquer algoritmo de machine learning, justamente pra remover ruídos, dados faltantes, etc.

 

Na segunda pergunta, se a padronização dos dados ocorre com uma média 0 e variância 1, então o valor precisa ser entre 0 e 1. A única resposta que tem um valor nessa faixa é a letra C).

 

19 horas atrás, felipecchaves disse:

Não é minha área, mas acredito que as respostas são A) e C).

 

Na verdade é E) e C) 👍

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