Relacionar Columnas IC - Preguntas (30 a 45) Versión en línea IC-Preguntas por Frank27 1 K-means 2 Algoritmos probabilisticos 3 Neurona 4 Outlier 5 Perceptrón 6 Error cuadratico medio 7 Algoritmos jerarquicos 8 Metodos para validar predictores 9 Homogeneidad medida 10 Capas de neuronas 11 Centroide 12 Red Neuronal 13 Problemas cuando los conjunto de datos son muy diferentes 14 Información mutua 15 Completeness Score Modelo inicial de una neurona , unidad basica de que tiene entradas y salidas Representa la diferencia entre lo obtenido y lo que deberia dar 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 División de las redes neuronales en subgrupos que pueden funcionar independientemente Nodo a traves del cual fluyen datos y computos para un algoritmo de Inteligencia Artificial Codo Silouttes Interrelació de perceptrones o neuronas individuales que simula el proceso de sinapsis neuronal Dato que no esta entre el conjunto de datos o muy disperso del conjunto 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 Los datos se divide en estructuras de dendogramas (Estructura de arbol) 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 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
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