Aprendizado supervisionado é uma técnica que usa
dados rotulados para treinar algoritmos, com o objetivo
de que esses algoritmos aprendam a relação entre as
entradas e as saídas.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.
Observe as afirmativas a seguir, em relação a Regressão e Classificação em Aprendizado Supervisionado:
I.Algoritmos Naive Bayes e K-NN são classificadores de máquina que podem ser usados para resolver problemas de classificação.
II.Ensembles são técnicas que combinam várias hipóteses para criar um preditor mais preciso
III.No aprendizado Supervisionado com R queremos ser capaz de classificar outros dados do mesmo tipo e que ainda não foram rotulados, com base no conjunto de dados já rotulados que sabemos qual é a nossa saída correta e que deve ser semelhante ao conjunto.
Assinale a alternativa correta.