Relier Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Version en ligne IC-Preguntas par Frank27 1 Red Neuronal 2 Capas de neuronas 3 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 4 Perceptrón 5 Información mutua 6 Homogeneidad medida 7 Centroide 8 Outlier 9 Completeness Score 10 Error cuadratico medio 11 Algoritmos probabilisticos 12 Metodos para validar predictores 13 Algoritmos jerarquicos 14 Neurona 15 K-means 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 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 Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial Codo Silouttes Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente 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 La nube de datos tiene forma Los datos tienen ruido La densidad de los datos es distinta 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 Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Calcula la probabilidad de ser parte de un cluster , siendo el mas eficiente a cambio de un alto costo computacional Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Todos los cluster tiene puntos en una sola clase
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