Geral
Aprendizado de Máquina
Semana 3
0
Questão
O
sucesso de um algoritmo probabilístico depende do design cuidadoso para
minimizar erros e otimizar resultados. Muitas vezes, esses algoritmos
apresentam um "trade-off" entre precisão e desempenho, permitindo
personalizações para diferentes aplicações. Isso os torna populares em
inteligência artificial, otimização combinatória e biologia
computacional.
Neste sentido, sobre o classificador Naive Bayes, interprete as afirmativas a seguir:
I. O classificador Naive Bayes assume que todos os atributos do conjunto de dados são independentes entre si, dado a classe.
II. O classificador Naive Bayes só pode ser aplicado a problemas de classificação binária, não sendo útil para problemas com múltiplas classes.
III. O desempenho do classificador Naive Bayes é invariável à presença de atributos irrelevantes no conjunto de dados.
Está correto o que se afirma em:
function vote(questaoId, value) {
window.location.href = "/accounts/login/?next=/questao/347/";
return;
fetch(`/vote/questao/${questaoId}/`, {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'X-CSRFToken': 'T66XMNrwRcqGOSyFlC3MaR5vbCy7bek6fMCZxeY9vJtIgjF2S0bz7MPHxXHScR2V'
},
body: JSON.stringify({ value: value })
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
if (data.success) {
document.getElementById(`score-${questaoId}`).textContent = data.score;
const upBtn = document.querySelector(`button[onclick="vote(${questaoId}, 1)"]`);
const downBtn = document.querySelector(`button[onclick="vote(${questaoId}, -1)"]`);
upBtn.classList.remove('active-up');
downBtn.classList.remove('active-down');
if (data.user_vote === 1) upBtn.classList.add('active-up');
if (data.user_vote === -1) downBtn.classList.add('active-down');
}
});
}
Neste sentido, sobre o classificador Naive Bayes, interprete as afirmativas a seguir:
I. O classificador Naive Bayes assume que todos os atributos do conjunto de dados são independentes entre si, dado a classe.
II. O classificador Naive Bayes só pode ser aplicado a problemas de classificação binária, não sendo útil para problemas com múltiplas classes.
III. O desempenho do classificador Naive Bayes é invariável à presença de atributos irrelevantes no conjunto de dados.
Está correto o que se afirma em: