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