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