Matching Pairs IC - Preguntas (30 a 45) Online version IC-Preguntas by Frank27 1 Red Neuronal 2 Outlier 3 Algoritmos jerarquicos 4 Centroide 5 K-means 6 Algoritmos probabilisticos 7 Información mutua 8 Perceptrón 9 Error cuadratico medio 10 Completeness Score 11 Neurona 12 Homogeneidad medida 13 Capas de neuronas 14 Metodos para validar predictores 15 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes Elemento que asegura que todos los puntos pertecen a la misma clase Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar 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 Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto 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 División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente 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 Todos los cluster tiene puntos en una sola clase 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 Codo Silouttes
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