Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

Clases del Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

Instruido por:
Sebastián Sosa
Sebastián Sosa
Básico
4 horas de contenido
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Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

Curso de Fundamentos de Álgebra Lineal con Python

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Contenido del Curso
Tutoriales de estudiantes
Preguntas de estudiantes

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Conceptos básicos de álgebra lineal y configuración del entorno de trabajo

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Presentación del curso y la necesidad del Álgebra Lineal

02:35 min

Anaconda + Python, Creación de un entorno y actualización de paquetes

03:03 min

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Uso de Jupyter Notebook

07:51 min

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Creando las bases, escalares, vectores y matrices. ¿Qué es un tensor? ¿Cómo se representa?

11:10 min

Realiza operaciones básicas

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Dimensión de un escalar, vector, matriz o tensor

08:07 min

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Transposición, suma de matrices y escalares

10:00 min

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Suma de matrices y vectores (broadcasting)

03:58 min

Operaciones con matrices

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Producto interno entre una matriz y un vector

05:06 min

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Producto interno entre dos matrices

04:49 min

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Propiedades de las matrices: la multiplicación de matrices es asociativa y distributiva, no es conmutativa

08:16 min

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Transposición de un producto de matrices

03:02 min

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Cómo comprobar la solución de un sistema de ecuaciones lineal

11:44 min

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Tipos especiales de matrices: Identidad, Inversa, Singulares

08:36 min

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Aplicación de la inversa de una matriz para resolver un sistema de ecuaciones lineales

07:47 min

Sistema de ecuaciones lineales

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Ejemplos de sistemas sin solución, con una solución y con infinitas soluciones

10:04 min

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Graficar vectores

08:35 min

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¿Qué es una combinación líneal?

08:51 min

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¿Qué es un espacio y un subespacio?

10:38 min

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Vectores linealmente independientes

07:57 min

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Validar que una matriz tenga inversa

07:30 min

Normas

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Qué es una norma y para qué se usa. Desigualdad Triangular

12:22 min

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Tipos de normas: norma 0, norma 1, norma 2, norma infinito y norma L2 al cuadrado

10:39 min

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El producto interno como función de una norma y su visualización

08:30 min

Matrices y vectores especiales

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La matriz diagonal y la matriz simétrica: sus propiedades

10:55 min

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Vectores ortogonales, matrices ortogonales y sus propiedades

07:13 min

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Matrices ortogonales y sus propiedades

14:39 min

Otras funciones de álgebra lineal

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El determinante y la traza

17:34 min

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Cierre del curso. Continua con el Curso de Álgebra Lineal Aplicada a Machine Learning.

01:09 min

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Eduardo Joe Ortiz Ordoñez
Eduardo Joe Ortiz Ordoñez
Estudiante

¿Alguien sabe cuál es la diferencia entre matplotlib inline vs notebook?

  • He visto que con notebook me parece el plot de manera interactiva y que con el inline no.
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Luis Daniel Guapacha Gutierrez
Luis Daniel Guapacha Gutierrez
Estudiante

Alguien puede explicarme por favor como configurar la carpeta por defecto donde inicia Jupyter el notebook

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Javier Pajarito Caicedo
Javier Pajarito Caicedo
Estudiante

¿Será que Jupyter ya no esta funcionando bien para incentivar el uso de su hijo Deepnote?

Como no me funcionó al Launch decidí correr los ejemplos en Deepnote y ya empezaron a correr.
Heatmap.png

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Rodrigo Garza Mendez Torres
Rodrigo Garza Mendez Torres
Estudiante

No sé si sea el único, pero he intentado de todo para poder hacer funcionar Jupyter sin éxito, seguí todos los pasos y consejos de la clase pasada, también los aportes y simplemente no se inicializa cuando doy Launch ¿alguien tiene el mismo problema?

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Sebastián Andrade
Sebastián Andrade
Estudiante

Cuando calcula la norma al cuadrado, por què transpone el vector? en mi caso lo probè y me da exactamente lo mismo cuando calculo el producto interno entre el vector y si mismo que cuando calculo el producto interno entre el vector y el vector traspuesto

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Sebastián Andrade
Sebastián Andrade
Estudiante

La norma se puede definir como la distancia del vector desde su punto de origen hasta donde termina dicho vector?

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Sebastián Andrade
Sebastián Andrade
Estudiante

No entendì la parte de autovalores y autovectores

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Abdiel Guerrero
Abdiel Guerrero
Estudiante

Alguien sabe que operación se realiza en esta instrucción?

lambdas, V = np.linalg.eig(A.T)
print(f'lambda:\n {lambdas}\nEigen Vector:\n {V}')

Trate de hacerlo, pero no me sale 😦 💔

Adjunto mi procedimiento

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Luis Hernando Sendoya Serrato
Luis Hernando Sendoya Serrato
Estudiante

¿por qué utiliza los x del “0” al “3”? ¿cómo puedo entenderlo?

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Nicolas Vargas
Nicolas Vargas
Estudiante

en mis matricez puedo tener numero iguales, por ejemplo [1,2], [2,3] [2,1]?
O algo por el estilo?

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