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