A análise de componente principal (PCA

Q: A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

A) é utilizada para permitir o sobreajuste nos dados de treinamento. | B) é equivalente à realização da transformada de Dropout, quando aplicada no conjunto de validação. | C) habilita, no modelo, o uso do early stopping. | D) transforma variáveis discretas em coeficientes descorrelacionados, sendo, também, conhecida como transformada discreta de KLT (Karhunen-Loève). | E) realiza a transformação de uma variável do domínio do tempo discreto para o domínio da frequência complexa.

457941201110698

Ano: 2024Banca: CESPE / CEBRASPEOrganização: LNADisciplina: Estruturas de Dados e AlgoritmosTemas: Fundamentos de Estruturas de Dados | Teoria dos Algoritmos | Análise de Complexidade | Estruturas de Dados

A análise de componente principal (PCA — principal component analysis) é uma técnica utilizada no processo de análise e classificação por aprendizagem de máquina. A PCA

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