Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Metodos para validar predictores 2 Outlier 3 Perceptrón 4 Homogeneidad medida 5 Algoritmos jerarquicos 6 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 7 Neurona 8 Capas de neuronas 9 Completeness Score 10 Centroide 11 Algoritmos probabilisticos 12 Error cuadratico medio 13 Información mutua 14 K-means 15 Red Neuronal Todos los cluster tiene puntos en una sola clase 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 La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto 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 Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Codo Silouttes Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas 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 División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente
Créer jeu