9) Considere as seguintes afirmações a respeito dos algoritmos de aprendizado de máquina utilizados na análise de Big Data. Determine quais são corretas: 1. A regressão linear é usada para prever valores contínuos com base em uma ou mais variáveis independentes. 2. A regressão logística é usada para prever a probabilidade de um evento ocorrer, sendo ideal para problemas de classificação binária. 3. Árvores de decisão são algoritmos de clustering que dividem os dados em subconjuntos com base em uma série de perguntas de "sim'ou "não". 4. O K-means é um algoritmo de classificação que encontra a linha que melhor separa os dados em diferentes classes. 5. Redes neurais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano e são compostas por camadas de neurônios artificiais. Alternativas: Apenas 1.4 e 5 estão corretas. Apenas 1,3 e 4 estão corretas. Apenas 2.3 e 5 estão corretas. Apenas 1,2 e 4 estão corretas Apenas 1,2 e 5 estão corretas.

resposta correta é: Apenas 1, 2 e 5 estão corretas.

Explicação:

1. A afirmação 1 está correta. A regressão linear é um algoritmo de aprendizado de máquina utilizado para prever valores contínuos com base em uma ou mais variáveis independentes.

2. A afirmação 2 está correta. A regressão logística é um algoritmo de aprendizado de máquina utilizado para prever a probabilidade de um evento ocorrer, sendo ideal para problemas de classificação binária.

3. A afirmação 3 está incorreta. Árvores de decisão são algoritmos de classificação, não de clustering. Elas dividem os dados em subconjuntos com base em uma série de perguntas de "sim" ou "não".

4. A afirmação 4 está incorreta. O K-means é um algoritmo de clustering, não de classificação. Ele encontra os centros das classes e divide os dados em diferentes classes com base na proximidade dos pontos em relação aos centros.

5. A afirmação 5 está correta. Redes neurais são modelos inspirados no funcionamento do cérebro humano e são compostas por camadas de neurônios artificiais.