CURSO Nº 16 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
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CURSO Nº 16 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
16 lessons
• 3.5 hours
CURSO Nº 16 - Álgebra Lineal para Ciencia de Datos y Machine Learning
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- 1 ¿Qué es el Álgebra Lineal y cuál es su importancia en la Ciencia de Datos y el Machine Learning 10:38
- 2 Ejemplos de aplicación del Álgebra Lineal en Ciencia de Datos y Machine Learning 10:36
- 3 Motivación el papel de los vectores en la Ciencia de Datos y el Machine Learning 11:57
- 4 Vectores definiciones y conceptos básicos 06:32
- 5 Operaciones básicas con vectores 08:43
- 7 Norma de un vector 08:31
- 6 El producto punto entre vectores 08:14
- 8 Bases y espacios vectoriales 19:47
- 9 Proyecciones vectoriales y cambios de base 31:26
- 10 Práctica 1 Word2Vec de palabras a vectores 26:33
- 11 Motivación el papel de las matrices en la Ciencia de Datos y el Machine Learning 10:27
- 12 Matrices definiciones y conceptos básicos 08:26
- 13_ Operaciones básicas con matrices 18:26
- 14 Transformaciones afines - Algebra Lineal para Ciencia de Datos 17:51
- 15 Práctica 2 - El Perceptrón _ Parte 1 el problema a resolver. 05:03
- 16 Práctica 2 - El Perceptrón Parte 2 funcionamiento del perceptrón 20:02
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