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