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En el [[entrenamiento con pesas]] se llama '''repetición máxima''' a la cantidad máxima de peso… *[[Entrenamiento con pesas]] …

…límite sobre el error en el conjunto de prueba del modelo (en los datos de entrenamiento es independiente y cumple una distribución aleatoria de la misma distribuci :Error de entrenamiento + <math>\sqrt{h(\log(2N/h)+1)-\log(\eta/4)\over N}</math> …

…vector de pesos <math>\vec w</math> aprende de un conjunto de muestras de entrenamiento. A menudo ''f'' es una función simple que mapea todos los valores por encim …pueden fácilmente realizar la regularización del modelo final. Ejemplos de entrenamiento discriminatorio de clasificadores lineales incluyen …

…ustar una plantilla a instancias del objeto no presentes en el conjunto de entrenamiento. La forma del objeto es representada como un conjunto de puntos (controlado …veniente de comparar la forma candidata <math>x'</math> con el conjunto de entrenamiento llevando a cabo la transformación ortogonal en el espacio paramétrico <math …

== Entrenamiento y uso == …terísticas, indicando su relativa importancia según el caso. Puesto que el entrenamiento puede ser muy costoso en tiempo y en espacio, lo habitual es usar algoritmo …

…del error o [[regla delta]] generalizada), es un algoritmo utilizado en el entrenamiento de estas redes, por ello, el perceptrón multicapa también es conocido como …ta considerablemente el entrenamiento, pues una vez alcanzado un mínimo el entrenamiento se detiene aunque no se haya alcanzado la tasa de convergencia fijada. …

== Entrenamiento == …r una entrada distorsionada usando un estado de la red obtenido durante el entrenamiento y que es más similar al estado obtenido con la entrada actual. Esto se llam …

…emática)|hipótesis]] o [[concepto]]s en él dado un conjunto de ejemplos de entrenamiento. Este algoritmo se puede expresar como una extensión del [[algoritmo find-s …n el mismo número de atributos, menos el del atributo objetivo, que los de entrenamiento. Pero de forma adicional define un nuevo tipo de valores que puede adoptar …

…n [[Análisis discriminante|independientes]] de la partición entre datos de entrenamiento y prueba. Consiste en repetir y calcular la [[media aritmética]] obtenida… …ción]] puede depender en gran medida de cómo es la división entre datos de entrenamiento y de prueba, y por lo tanto puede ser significativamente diferente en funci …

…ath> representan los atributos o características del ejemplo. Los datos de entrenamiento son aumentados con un vector <math>C = {c_1, c_2, ...} </math> donde <math> …

A diferencia del perceptrón, a la hora de modificar los pesos durante el entrenamiento, el Adaline tiene en cuenta el grado de corrección de la salida estimada re …evita la gran cantidad de problemas que da el [[perceptrón]] a la hora del entrenamiento debido a que su función de error (también llamada de coste) posee numerosos …

…or de Naive Bayes es que solo se requiere una pequeña cantidad de datos de entrenamiento para estimar los parámetros (las medias y las varianzas de las variables)… …s de [[estadística no paramétrica]] de las características del conjunto de entrenamiento. …

…, actualizando el modelo hasta que se hayan evaluado todos los ejemplos de entrenamiento disponibles. El proceso de batch provee mayor eficiencia a nivel computacio …mplo en el conjunto de datos y actualiza los parámetros de cada ejemplo de entrenamiento uno a la vez. El gradiente descendiente estocástico realiza menos operacion …

…istribución de probabilidad desconocida ''p'', basándose en un conjunto de entrenamiento generado por ''p''. Dado un modelo probabilístico propuesto ''q'', se puede …úmero de bits por palabra. De esta manera, si las frases de un conjunto de entrenamiento constan de un total de 1,000 palabras, y éstas se codifican mediante 7,950 …

…enzo Rosasco, et al.|fecha=2012|publicación=Class 1}}</ref> Cada punto del entrenamiento es un par de entrada-salida, en el que la entrada se asigna a una salida.… …n un conjunto de datos de prueba, datos que no aparecían en el conjunto de entrenamiento. …

…o cambia cuando se elimina un solo punto de datos del conjunto de datos de entrenamiento.<ref name="MukherjeeEtAl"/> …nta el número de puntos de muestra, el error de predicción en los datos de entrenamiento y de prueba converge y el error de generalización llega a 0.]] …

…stica que las neuronas individuales hayan aprendido a reconocer durante su entrenamiento. …a trabaja bajo aprendizaje supervisado y por tanto necesita un conjunto de entrenamiento que le describa cada salida y su valor de salida esperado de la siguiente… …

Dado un conjunto de entrenamiento estándar ''D'' de tamaño ''n'', el embolsado genera ''m'' nuevos conjuntos de entrenamiento <math>D_i</math>, cada uno de tamaño …

…lización y a la naturaleza [[Teoría hebbiana|hebbiana]] de su algoritmo de entrenamiento, así como por su paralelismo y por la semejanza de su dinámica a fenómenos …ilidad tengan la energía más baja. Para esto se usa el siguiente método de entrenamiento. …

…se habrán guardado las características más importantes de las imágenes de entrenamiento en una bolsa. …er. En el eje "X" estarán las características extraídas de las imágenes de entrenamiento y en el eje "Y" el número de veces que aparece cada característica en la im …