Ciência e Dados - Algoritmos de Contagem Probabilística

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Qual é a principal função do algoritmo da contagem probabilística?

Remover duplicatas de um fluxo

Ordenar elementos em um fluxo

Estimar o número de elementos distintos em um fluxo

Calcular a média de elementos em um fluxo

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

O que representa a notação z(x) no contexto do algoritmo da contagem probabilística?

O número de dígitos 1 à direita da representação binária de x

O número de dígitos 0 à esquerda da representação binária de x

O número total de dígitos na representação binária de x

O número de dígitos 1 à esquerda da representação binária de x

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Como é calculado o valor de zmax no algoritmo da contagem probabilística?

Somando todos os valores de z.h(ai)

Calculando a média de todos os valores de z.h(ai)

Encontrando o valor mínimo de z.h(ai)

Encontrando o valor máximo de z.h(ai)

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Qual é a relação entre zmax e o número de elementos distintos D?

Quanto maior o valor de zmax, maior a chance de que D seja grande

Quanto maior o valor de zmax, menor a chance de que D seja grande

zmax é sempre igual a D

zmax não tem relação com D

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Qual é a principal melhoria do algoritmo LogLog em relação ao algoritmo da contagem probabilística?

Aumentar a variância do estimador

Diminuir a variância do estimador

Reduzir o número de elementos no fluxo

Aumentar o número de elementos no fluxo

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Como o algoritmo LogLog reduz a variância do estimador?

Usando a moda de múltiplos estimadores

Usando a mediana de múltiplos estimadores

Usando a média aritmética de múltiplos estimadores

Usando apenas um estimador

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

2 mins • 1 pt

Qual é a desvantagem de usar múltiplos estimadores no algoritmo LogLog?

Reduz o número de elementos distintos

Aumenta o número de elementos distintos

Reduz a eficiência computacional

Aumenta a variância

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