Redes neuronales recurrentes.
Los agrupamientos jerárquicos.
Modelos de regresión logística
Árboles de decisión aleatorios.
Analizar todos los componentes.
Introducir ruido aleatorio.
Introducir no linealidades.
Propagar el error hacia atrás
Ajustar las ponderaciones.
Optimizar los parámetros.
Identifica las características.
Analizar relaciones lineales.
Generar imágenes realistas.
Reconoce patrones complejos.
Clasificar datos categóricos.
Scikit-learn.
Numpy.
Pandas.
Matplotlib.
TensorFlow.
Capas interconectadas.
Funciones de activación.
Métodos de optimización.
Algoritmos agrupamiento.
Modelos regresión lineal.
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