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Aprendizagem Automática Não Supervisionada
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Qual das seguintes afirmações é verdadeira sobre t-SNE em comparação com o PCA?
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No k-Means, qual é o principal critério utilizado para atribuir cada ponto a um cluster?
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Qual é o principal objetivo da análise de componentes principais (PCA)?
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No t-SNE, o que são os 'embeddings'?
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Qual é a importância de escolher o número correto de clusters no k-Means?
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No k-Means, a que se refere o termo “inércia” e como é utilizado?
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No PCA, o que é que o primeiro componente principal representa?
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A que se refere a “variância explicada” no PCA?
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No contexto da redução de dimensionalidade, qual é uma utilização comum do PCA antes de aplicar clustering?
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Porque é que o PCA é considerada uma técnica de redução da dimensionalidade linear?
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