MACHINE LEARNING

Question 1

SVM (Support Vector Machines): Poderoso para classificação e regressão, busca o hiperplano que melhor separa as classes.

Pode realizar tarefas de classificação E regressão (SUPERVISIONADO)

Question 2

K MEANS: AGRUPAMENTO (NÃO SUPERVISIONADO)
KNN: CLASSIFICAÇÃO (SUPERVISIONADO)

Question 2

Clustering é uma técnica de mineração de dados que agrupa dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças; os algoritmos de cluster podem ser categorizados em sobrepostos, hierárquicos ou probabilísticos.

1. Sobrepostos (ou fuzzy): Nesse tipo de clustering, um ponto de dados pode pertencer a mais de um cluster. Cada ponto tem um grau de pertencimento a cada cluster, em vez de pertencer a apenas um cluster.
2. Hierárquicos: Nesse tipo de clustering, os clusters são organizados em uma estrutura de árvore, onde cada nó da árvore é um cluster e os clusters nos níveis mais baixos da árvore são subconjuntos dos clusters nos níveis mais altos.
3. Probabilísticos: Nesse tipo de clustering, a pertença de um ponto de dados a um cluster é determinada por meio de probabilidades. Isso permite que o modelo capture a incerteza sobre a pertença de um ponto de dados a um cluster.

Question 2

Os modelos supervisionados são mais utilizados para predição (ex.: séries temporais), enquanto os modelos não supervisionados são mais utilizados em análise exploratória