Pág. 4
La reducción de los datos ............................................................................. 78
El aprendizaje no supervizado .................................................................... 80
El K-means ...................................................................................................... 82
El DBSCAN ..................................................................................................... 85
Los otros modelos de aprendizaje no supervisado ................................... 88
Los coeficientes de evaluación ..................................................................... 88
El aprendizaje supervisado .............................................................................................. 91
Entrenamiento y pruebas .............................................................................. 92
La regresión lineal .......................................................................................... 93
La regresión logística ..................................................................................... 94
El árbol de decisión ........................................................................................ 95
La matriz de confusión .................................................................................. 95
Capítulo 4 .....................................................................................................................................98
Redes neuronales ........................................................................................................................98
Características .................................................................................................................... 98
Su estructura ................................................................................................... 99
La computación neuronal .............................................................................................. 102
Historia .......................................................................................................... 104
La actualidad ................................................................................................ 106
ANN: aplicaciones .......................................................................................................... 107
Clasificación ..................................................................................................................... 111
La red neuronal multicapa ............................................................................................. 114
Procesamiento: las entradas y las salidas .................................................................... 115
Las redes neuronales y los sistemas adaptativos ........................................................ 116
El perceptron .................................................................................................................... 117
Los filtros adaptativos de redes neuronales ................................................................ 119
Las funciones adaptativas .............................................................................................. 119
El reconocimiento estadístico de patrones: redes neuronales .................................. 120
El reconocimiento de patrones ................................................................... 120
Descripción del reconocimiento ................................................................ 120
La regresión .................................................................................................. 122
Los datos de entrenamiento: validación y de testeo ............................... 123
El reconocimiento estadístico de los patrones ............................................................ 124
Las técnicas de reconocimiento de patrones ............................................................... 125
El aprendizaje y la generalización ................................................................................ 127
La evaluación de la generalización ............................................................................... 128
El entrenamiento y la generalización ........................................................................... 129
La redes neuronales con mapas autoorganizados ...................................................... 130