Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Error cuadratico medio 2 Perceptrón 3 Algoritmos jerarquicos 4 Neurona 5 Homogeneidad medida 6 Capas de neuronas 7 Metodos para validar predictores 8 Red Neuronal 9 Algoritmos probabilisticos 10 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 11 K-means 12 Outlier 13 Información mutua 14 Completeness Score 15 Centroide 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 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 Codo Silouttes Todos los cluster tiene puntos en una sola clase Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial 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 La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas 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 Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase
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