Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Centroide 2 Algoritmos jerarquicos 3 Capas de neuronas 4 Outlier 5 Error cuadratico medio 6 Perceptrón 7 Algoritmos probabilisticos 8 Homogeneidad medida 9 Metodos para validar predictores 10 K-means 11 Completeness Score 12 Red Neuronal 13 Información mutua 14 Neurona 15 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta Todos los cluster tiene puntos en una sola clase Codo Silouttes Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Algoritmo de clasificación no supervisada que agrupa objetos basadose en sus caracteristicas , minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) La completitud de un cluster indica que el otro tambien lo está , se reduce la incertidumbre de otro cluster y se genera fiabilidad de los datos en ambos cluster Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar Punto donde se produce la intersección de las medianas que forman parte de un cluster , dato que representa a la clase o conjunto que representa División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial
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