Exercícios 1. Em aprendizado de máquina, tanto a qualidade quanto a quantidade de informações disponíveis têm impacto direto sobre o resultado do algoritmo. Há situações em que o excesso de amostras, não necessariamente de valores parecidos, pode fazer com que o algoritmo se especialize naquele conjunto de dados e seja incapaz de generalizar suas previsões ou descrições. Essa situação é conhecida como: A. overfitting. B. underfitting. C. maldição da dimensionalidade. D. fundo de escala. E. dados desbalanceados.
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Resposta:
A. overfitting.
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