Taxa de performance linha d'água

Cálculo de Manhattan d(x,y) = |X1 - Y1|+| X2 - Y2|+...+| {Fazer as bolinhas com os centróides que ela dê. Novo centróidé é pegar as instâncias de cada grupo e fazer a média aritmética (x,y + x,y +x,y…). Entropia é o cálculo do ganho de informação baseado em uma medida utilizada na teoria da informação. Dado um conjunto de entrada (S) que pode ter c classes distintas, a entropia de S será dadá por [fórmula] Entropia(s) = somatorio -pi log2 pi

Assim, a entropia é uma medida da aleatoriedade de uma variável - Árvore. Ganho (ID3). Fazer igual no quadro, criar tabela pára cada atributo, calcular o information ganho. ganho do atributo cliente = entropia da classe - entropia do atributo. entropia de meio meio = 1 e entropia de 0 e 1 - 1 e 0 = 0. Sensibilidade totaliza linha. Précisão totaliza coluna. Précisão de uma classe é o número de acerto naquela classe, dentre todos os que foram classificados naquela classe. Sensibilidade é a taxa de instâncias corretamente classificadas como pertencentes a classe em questão dentre todos os que realmente são da classe em questão. Falso positivo  Falso negativo. Vetor de Pesos corresponde as sinapses biológicas naturais, e serve pára ponderar a relevância das entradas. No primeiro momento ele é gerado aleatório. Por isso os pesos são importantes. Ajuste de pesos serve pára a rede neural  aprender, ela só aprende ajustando. Vai ajustando os pesos pelo erro. Perceptron só resolve problemas linearmente separáveis. Pára que serve a taxa de aprendizado? Qual o impacto dela no aprendizado do classificador? Taxa de aprendizado define a magnitude do ajuste feito no valor de cada peso. Valores altos Fazem com que as variações sejam grandes, enquanto taxas pequenas implicam poucas variações nos pesos. 0 and 0 = 0 / 0 and 1 = 0 / 1 and 0 = 0 / 1 and 1 = 1. 0 or 0 = 0 / 0 or  1 = 1 / 1 or 0 = 1 / 1 or 1 = 1. 0 xor 0 = 0 / 0 xor 1 = 1 / 1 xor 0 = 1 / 1 xor 1 = 0. Se e some Se Ao contrário do XOR. é 1 quando são iguais 0,0 e 1,1. Implicação (OR) só é falso quando 1 implica em 0 = 0, o resto é 1. ^ = and v = or