PF 25 2025

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1. 56EstatísticaUm processo aleatório é dito ergódico quando suas características estatísticas não variam com o tempo.
2. 69EstatísticaA probabilidade de erro na tomada de decisão de um classificador embasado na regra de decisão de máxima verossimilhança é igual à probabilidade de erro na tomada de decisão de um classificador embasa…
3. 70EstatísticaQuando a regra da máxima probabilidade a posteriori (MAP – maximum a posteriori probability) é aplicada a problemas de decisão, em que a decisão d é tomada ao se j supor verdadeira a hipótese hi, bus…
4. 71EstatísticaNa regressão linear por meio de aprendizado supervisionado com o emprego da técnica denominada stochastic gradient descent, em cada iteração do processo de minimização da função custo, todas as amost…
5. 72EstatísticaA técnica denominada gradient descent é aplicável à minimização da função custo no processo de aprendizado supervisionado para regressão linear; nela se determina, a cada iteração do processo de apre…
6. 82EstatísticaSe a medida de desempenho denominada precisão aplicada a um modelo de aprendizagem é baixa, deve-se desconfiar quando uma amostra for classificada como positiva, para evitar prejuízos decorrentes de…
7. 83Biologia e CiênciasVanishing gradient e exploding gradient são duas condições que podem ser encontradas em redes RNN; o emprego de célula de memória busca mitigar a ocorrência dessas condições em redes LSTM.
8. 109InformáticaEm Python, a biblioteca scipy.signal oferece filtros digitais e ferramentas para análise espectral que podem ser aplicadas diretamente a arrays do módulo NumPy.
9. 110InformáticaNo processamento de sinais em Python, a função fftshift( ) do módulo NumPy é usada para centralizar o espectro de frequência ao redor de zero.
10. 111InformáticaUm algoritmo com complexidade O(1) apresenta tempo constante de execução, independentemente do tamanho da entrada.
11. 112InformáticaO tempo de execução de um algoritmo com complexidade O(n²) cresce linearmente com a entrada n.
12. 114MatemáticaO módulo scipy.optimize da biblioteca SciPy oferece ferramentas para otimização matemática, incluindo métodos como o gradiente descendente e o método de Newton.