1.
Em mineração de dados e machine learning as regras de associação são utilizadas para descobrir elementos que ocorrem conjuntamente em uma determinada base de dados. Sobre as regras de associação, considere as asserções a seguir:
I. São bastante utilizadas em problemas nos quais é preciso encontrar conjuntos de itens frequentes.
II. A vantagem do algoritmo Apriori é que ele desconsidera o conjunto de regras com baixa frequência.
III. O problema de análise de cestas de compras é uma adversidade clássica de conjuntos de itens frequentes.
Qual é a alternativa correta?
A.
As afirmativas I, II e III estão corretas.
B.
Apenas a afirmativa II está correta.
C.
As afirmativas I e II estão corretas.
Em mineração de dados e machine learning as regras de associação são utilizadas para descobrir elementos que ocorrem conjuntamente em uma determinada base de dados. Sobre as regras de associação, considere as asserções a seguir:
I. São bastante utilizadas em problemas nos quais é preciso encontrar conjuntos de itens frequentes.
II. A vantagem do algoritmo Apriori é que ele desconsidera o conjunto de regras com baixa frequência.
III. O problema de análise de cestas de compras é uma adversidade clássica de conjuntos de itens frequentes.
Qual é a alternativa correta?
A.
As afirmativas I, II e III estão corretas.
B.
Apenas a afirmativa II está correta.
C.
As afirmativas I e II estão corretas.
More Questions From This User See All
Lista de comentários
A. As afirmativas I, II e III estão corretas.
Resposta:
A. As afirmativas I, II e III estão corretas.
Explicação:
O algoritmo Apriori é um algoritmo de regras de associação, sendo utilizado em problemas nos quais é necessário encontrar conjuntos de itens frequentes, como, por exemplo, o problema de análise de cestas de compras.