Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Metodos para validar predictores 2 Información mutua 3 Centroide 4 Neurona 5 Algoritmos probabilisticos 6 Algoritmos jerarquicos 7 Homogeneidad medida 8 Completeness Score 9 Error cuadratico medio 10 Perceptrón 11 Red Neuronal 12 K-means 13 Capas de neuronas 14 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 15 Outlier 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 Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta 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 Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Todos los cluster tiene puntos en una sola clase Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar 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 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
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