Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Algoritmos jerarquicos 2 Error cuadratico medio 3 Neurona 4 Centroide 5 Información mutua 6 Perceptrón 7 Capas de neuronas 8 Metodos para validar predictores 9 Completeness Score 10 Outlier 11 Algoritmos probabilisticos 12 K-means 13 Red Neuronal 14 Homogeneidad medida 15 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal 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 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 Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente 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
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