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