Operación lógica utilizada en problemas no lineales en aprendizaje automático y redes neuronales. Representa la operación “exclusivo o”, donde el resultado es verdadero (1) si solo uno de los operandos es verdadero, y falso (0) en todos los demás casos. XOR es un problema clásico en el contexto de redes neuronales porque no es linealmente separable y requiere modelos más complejos para ser resueltos.

Lenguaje de marcado que define reglas para codificar documentos en un formato legible por humanos y máquinas. Se utiliza para estructurar, almacenar y transportar datos de manera jerárquica utilizando etiquetas personalizadas. XML es ampliamente utilizado en la web para intercambiar datos entre diferentes plataformas y aplicaciones, así como en la configuración de documentos y la
representación de datos semi-estructurados.

Implementación eficiente de algoritmos
de ensamble en aprendizaje automático,
especialmente árboles de decisión
potenciados (boosted trees). Utiliza
técnicas como el aumento de
gradiente para entrenar modelos que
combinan múltiples árboles de decisión
débiles para mejorar la precisión y el
rendimiento. XGBoost es ampliamente
utilizado en competiciones de ciencia de
datos y en aplicaciones del mundo real
debido a su velocidad y precisión.

Extensión del algoritmo de agrupamiento K-means que determina automáticamente el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. A diferencia de K-means, que requiere que se especifique el número de clústeres de antemano, X-means utiliza criterios, como el criterio de información bayesiano para determinar el número óptimo de clústeres de manera
automatizada durante el proceso de agrupamiento.