Resultados de la búsqueda

En [[análisis de algoritmos]], los términos caso peor, caso mejor y caso promedio tienen los siguientes * '''Caso mejor''': se refiere a la situación inicial de los datos que genera una ejecución del algoritmo con una menor [[complejida …

…ón]] [[estadística]], definida como la [[cardinalidad]] del mayor conjunto de puntos que el algoritmo puede separar. Es un concepto central en la [[teorí …l que el modelo <math>f</math> no tiene errores cuando evalúa ese conjunto de puntos. …

…cas de un objeto son típicamente presentadas en un vector llamado ''vector de características''. …rísticas [[número real|reales]] <math>\vec x</math>, entonces el resultado de salida es …

…esto reduciendo el tamaño efectivo del espacio, y explorando el [[espacio de búsqueda]] eficientemente. …imperativos]] como C y C++ entre otros softwares inteligentes en lenguajes de programación lógicos tales como [[Prolog]], o incluso en lenguajes multi-pa …

…otipos) que sirve para estimar la función de densidad <math>F(x/Cj)</math> de las predictoras <math>x</math> por cada clase <math>C_j</math>. …eso de aprendizaje no se hace ninguna suposición acerca de la distribución de las variables predictoras. …

…situación que se produce cuando dos [[entrada]]s distintas a una [[función de hash]] producen la misma [[Salida (informática)|salida]].<ref name="ccn-sti …olisiones, debido a que un hash dado puede pertenecer a un infinito número de entradas. …

…algoritmos de [[búsqueda y recuperación de información]] y [[clasificación de documentos]].<ref>X. Li, Y.-Y. Wang, and A. Acero (July 2008). "Learning qu …armónica]] que combina los valores de la precisión y de la exhaustividad. De tal forma que: …

…ste método crea una proyección lineal que maximiza las diferentes imágenes de caras proyectadas. == Cálculo de los Fisherfaces == …

…beispiel sarah geht segeln.png|miniaturadeimagen|Extracto alemán del árbol de decisión C4.5.]] …clasificación, y por esta razón, C4.5 está casi siempre referido como un [[Clasificación estadística|clasificador estadístico]]. …

…aprendizaje automático diseñado para mejorar la estabilidad y precisión de algoritmos de [[aprendizaje automático]] usados en [[clasificación estadística]] y …

Un '''Árbol de decisión alternativo''' es un método de clasificación proveniente del [[aprendizaje automático]] conocido en inglés como ''Altern …as de datos]] y los [[algoritmos]] son una generalización de los [[árboles de decisión]]. El ADTree fue introducido por Yoav Freund y Llew Mason en 1999. …

…jemplos, los datos de formación. Para ello, tiene que generalizar a partir de los datos presentados a las situaciones no vistas previamente. …de dos tipos. Por lo general, genera una función que transforma los datos de entrada en los resultados deseados. …

…Matemática)|hipótesis]] o [[concepto]]s en él dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Este algoritmo se puede expresar como una extensión del [[al …cias se consideran consistentes con el intervalo aprendido si están dentro de él. …

…lasificador robusto es un clasificador que tiene un mejor desempeño que el de un clasificador débil, ya que sus clasificaciones se aproximan más a las ve …) proved that boosting is possible. (Page 823)|fechaacceso=17 de noviembre de 2015}}</ref> …

…ado por Linde (1980) y Gray (1984). Y como una herramienta para compresión de datos por Gersho y Gray,1992. …ión contenida). Los valores codebook son re-trasladados a valores cercanos de los datos originales (no serán exactos). …

…licar una política de ancho de banda de tendencia conservadora, con el fin de maximizar los usuarios y el beneficio a plazos máximos, con una mínima inve …ara reducir las grandes ráfagas de tráfico entrantes. Esto implica la toma de decisión entre el beneficio que puede dar el conformado y el retardo que fo …

…on lentas de calcular para conjuntos de datos superiores a un par de miles de ejemplos sin procesamiento paralelo. …ción=Elsevier B.V.|isbn=9780080949123}}</ref> Se han introducido funciones de núcleo para datos secuenciales, gráficos, texto, imágenes y [[Vector|vector …

…cteriza completamente la optimización estructural y paramétrica automática de modelos. …(matemática)|optimización]] y [[Reconocimiento de patrones|reconocimiento de patrón]]. …

…que la segunda letra define si se utiliza un dispositivo de procesamiento de información clásico o cuántico.]] …oca, aplicando los métodos de aprendizaje automático clásico a la [[teoría de la información cuántica]]. …

…visado]] desarrollados por Vladimir Vapnik y su equipo en los laboratorios de AT&T Bell. …s nuevas muestras se ponen en correspondencia con dicho modelo, en función de los espacios a los que pertenezcan, pueden ser clasificadas a una o la otra …