InformáticaOutros temasFGV 2024
Concurso Público para o Tribunal de Contas do Estado do Pará
Questão de Informática
Alguns algoritmos de aprendizado de máquina servem para agrupar instâncias de dados em clusters, podendo ser utilizados para tarefas como segmentação de imagens, ou segmentação social (por exemplo, para agrupamento de clientes em uma mesma categoria. Dois dos mais populares algoritmos são o K-means e o DBSCAN. A respeito desses algoritmos, relacione-os com suas principais características: 1. K-means 2. DBSCAN ( ) Precisa da definição de um número inicial de agrupamentos. ( ) Mais robusto à ocorrência de outliers, por sua provável localização em regiões de baixa densidade de dados. ( ) Precisa da definição do número mínimo de vizinhos e do raio da vizinhança para determinar limites dos agrupamentos. ( ) Determina centróides dos agrupamentos e agrupa as instâncias de dados em função de uma métrica de distância entre as instâncias e os centróides. Das opções a seguir, aquela que indica a relação correta na sequência apresentada é
Mais questões de Outros temas
- FGVAs extensões instruem o computador sobre o aplicativo que cria ou pode abrir o arquivo e qual o ícone que deve ser usado para o arquivo. Assinale a opção que indica a extensão que…
- FGVNo MS Access, a folha de propriedades de um relatório em modo Design contém um item denominado Fonte de Registro. Assinale a opção que apresenta o objetivo dessa propriedade.
- FGVApós criadas, os comandos de inserção a seguir foram executados: insert into editora values (1,'Ed1','2222-3333'), (2,'Ed2',NULL); insert into livro values (1,'111','Livro1',2,NUL…
- FundatecNa linguagem SQL (Structured Query Language), qual das instruções abaixo pode ser utilizada para excluir uma tabela em um banco de dados?
- FundatecDurante uma investigação de falsificação de medicamentos, o perito identifica em uma amostra um composto com fórmula molecular C₄H₈O₂. A análise por espectroscopia revela: • Prese…
Questão de prova oficial, com o gabarito definitivo publicado pela banca. Reproduzida para fins de estudo.
