Curso de Matemáticas para Data Science: Cálculo Básico

Clases del Curso de Matemáticas para Data Science: Cálculo Básico

Instruido por:
Enrique Devars
Enrique Devars
Básico
4 horas de contenido
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Descenso del Gradiente con Python
Proyecto del curso
Descenso del Gradiente con Python

Desarrolla un algoritmo de optimización para encontrar el valor mínimo en una función de coste usando derivadas. Ilustra la eficiencia de tu código con gráficas descriptivas.

Curso de Matemáticas para Data Science: Cálculo Básico

Curso de Matemáticas para Data Science: Cálculo Básico

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Contenido del Curso
Tutoriales de estudiantes
Preguntas de estudiantes

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Introducción

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Aprendamos sobre cálculo

02:33 min

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¿Qué es el cálculo?

03:06 min

Funciones y límites

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¿Qué es una función?

08:55 min

Configuración del entorno de trabajo con Google Colab

01:38 min

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Dominio y rango de una función

02:54 min

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Cómo programar funciones algebraicas

11:48 min

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Cómo programar funciones trascendentes

14:40 min

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¿Cómo manipular funciones?

10:59 min

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Funciones dentro de otras funciones

08:07 min

Características de las funciones

03:34 min

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¿Cómo se compone una neurona?

11:31 min

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Funciones de activación en una neurona

16:21 min

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Función de coste: calcula qué tan erradas son tus predicciones

10:15 min

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¿Qué es un límite?

14:18 min

Cálculo diferencial

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¿De dónde surge la derivada?

10:52 min

Notación de la derivada

01:27 min

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Empecemos a derivar

15:15 min

¿Por qué es importante la derivada?

03:45 min

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Máximos y mínimos: subidas y bajadas en una montaña rusa

05:45 min

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¿Cómo optimizar una función?

13:55 min

Cálculo multivariable

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Más dimensiones para tus funciones

08:54 min

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Diseñando mapas: curvas de nivel

14:25 min

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Derivadas parciales

09:21 min

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Ejemplos de derivadas parciales

09:23 min

Regla de la cadena y su utilidad en cálculo multivariable

02:57 min

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Subamos con el gradiente

06:19 min

Proyecto: descenso del gradiente

¿Qué es el descenso del gradiente?

06:29 min

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Graficando nuestra función de coste

09:06 min

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Aplicando el descenso

13:11 min

¿Cómo continúa tu ruta de aprendizaje?

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¡Nunca pares de aprender matemáticas!

01:22 min

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Sebastian Restrepo Rondón
Sebastian Restrepo Rondón
Estudiante

Ejecuto el código y me aparece el siguiente error: NameError: name ‘np’ is not defined ¿Cómo lo puedo corregir?

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David Romero Rodriguez
David Romero Rodriguez
Estudiante

No me quedó muy claro para qué sirve el Learning Rate, alguien me podría explicar por favor?

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LEANDRO DARIO MAMANI
LEANDRO DARIO MAMANI
Estudiante

Como hago para visualizar estos graficos en local? yo coloco el codigo en visual studio code, pero la terminal no muestra graficos

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Enzo Cárdenas
Enzo Cárdenas
Estudiante

Hago mal si factorizo la función antes de aplicar el Límite? es decir también podría ser f(x) = (x+2), verdad?
Me quedó esa duda. Gracias

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Nicolas Vargas
Nicolas Vargas
Estudiante

El cafe vendria a reprensentar la variable dependiente y la cafetera la independiente, estoy en lo cierto?

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Marcelo Choque Pacheco
Marcelo Choque Pacheco
Estudiante

¿En que afecta si ponemos como parámetro el res?

x = np.linspace(-10.0, 10.0, num = res);
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Sebastián Andrade
Sebastián Andrade
Estudiante

el ‘lr’ es lo que en la clase antepasada le llamo alpha?

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Marcelino Lionel Martínez Chávez
Marcelino Lionel Martínez Chávez
Estudiante

CONSULTA:
Alguien sabe … ¿Dónde se puede aprender la sintaxis de la imagen1, para tener los resultados de la imagen2?. Se agradece la colaboración.

Imagen1:
Captura1.JPG
Imagen2:
Captura2.JPG

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Andres López
Andres López
Estudiante

Alguien me puede explicar bien lo de los vectores unitarios. Yo he seguido en orden la ruta de Data Science pero no recuerdo haber escuchado ese nombre en cursos anteriores. No se si a lo mejor esto es equivalente matemático de la variable i en un ciclo for en programación, por lo menos yo creo que es eso, pero no estoy seguro…

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Sebastián Andrade
Sebastián Andrade
Estudiante

No entendi muy bien la parte de los vectores i, j

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