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Analise as afirmativas abaixo no contexto de modelagem preditiva.
1. As técnicas de armazenamento em cluster não requerem que o número de clusters seja fornecido antes do treinamento. Se o número for muito pequeno, o modelo pode perder semelhanças importantes nos dados de entrada. E se o número for muito grande, ele pode perder diferenças importantes.
2. Árvores de decisão, redes neurais e modelos
de regressão empregam aprendizado supervisionado para criar a função de mapeamento
entre um conjunto de campos de dados de
entrada e uma variável de destino.
3. Backpropagation é um algoritmo que permite que um erro seja propagado de volta à rede neural, e que seja utilizado para ajustar os pesos das sinapses que ligam os nós da rede.
Assinale a alternativa que indica todas as afirmativas corretas.