1 - Considerando o contexto de aprendizagem de máquina, a utilização de distribuições probabilísticas permite identificar e mensurar dados, bem como compreender como as variáveis aleatórias se comportam em diversas situações.
Neste contexto, o que é verdadeiro sobre a distribuição discreta?
Alternativas:
a)
Para funções de distribuição de probabilidade discreta, cada valor possível tem uma probabilidade diferente de zero. Além disso, as probabilidades para todos os valores possíveis devem somar um. Como a probabilidade total é 1, um dos valores deve ocorrer para cada oportunidade.
b)
A variável pode assumir um número infinito de valores entre quaisquer dois valores. Variáveis contínuas geralmente são medidas em uma escala, como altura, peso e temperatura
c)
A variável pode assumir um número finito de valores entre quaisquer dois valores. Variáveis contínuas geralmente são medidas em uma escala, como altura, peso e temperatura
d)
Para funções de distribuição de probabilidade discreta, cada valor possível tem uma probabilidade exatamente zero. Além disso, as probabilidades para todos os valores possíveis devem somar um. Como a probabilidade total é 1, um dos valores deve ocorrer para cada oportunidade.
e)
Nenhuma das alternativas acima
Respostas
respondido por:
4
Resposta:
Letra A
Para funções de distribuição de probabilidade discreta, cada valor possível tem uma probabilidade diferente de zero. Além disso, as probabilidades para todos os valores possíveis devem somar um. Como a probabilidade total é 1, um dos valores deve ocorrer para cada oportunidade.
Explicação:
respondido por:
1
Resposta:
Av2 - Machine Learning I
1 - A) __ 2 - B) __ 3 - A) __ 4 - A) __ 5 - B) __
Explicação:
Anexos:
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