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Aprendizagem Automática Não Supervisionada
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O que acontece, em geral, quando se escolhe um valor de demasiado elevado no k-Means?
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No t-SNE, o que significa o termo “perplexidade”?
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Como é que o UMAP difere do PCA em termos da sua abordagem à redução da dimensionalidade?
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Os componentes principais do PCA podem conter ruído?
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O que distingue a Sillhouete Score como um método para avaliar a qualidade dos clusters?
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Qual é uma vantagem do UMAP em relação ao t-SNE em muitos cenários práticos?
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É possível ter uma coluna “alvo” no dataset ao executar algoritmos de aprendizagem não supervisionada?
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Qual é a principal desvantagem da utilização do k-Means?
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Após aplicar k-Means, porque é importante analisar cada cluster separadamente com estatísticas descritivas das variáveis?
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Quantos componentes principais pode o PCA gerar a partir de um dataset com N caraterísticas?
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