Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Algoritmos probabilisticos 2 Homogeneidad medida 3 Algoritmos jerarquicos 4 Perceptrón 5 K-means 6 Neurona 7 Centroide 8 Metodos para validar predictores 9 Outlier 10 Red Neuronal 11 Información mutua 12 Completeness Score 13 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 14 Error cuadratico medio 15 Capas de neuronas División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente 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 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 La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta 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 Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas 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 Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar Codo Silouttes 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 Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) Todos los cluster tiene puntos en una sola clase
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