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Curso de Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial

Funciones algebraicas lineales

Curso de Funciones Matemáticas para Data Science e Inteligencia Artificial

Contenido del curso

Aprendamos lo elemental

  • 1
    Necesitas aprender sobre funciones

    Necesitas aprender sobre funciones

    01:47 min
  • 2
    ¿Qué es una función?

    ¿Qué es una función?

    07:25 min
  • 3
    Tipos de variables

    Tipos de variables

    05:04 min
  • 4
    Dominio y rango de una función

    Dominio y rango de una función

    02:46 min
  • 5
    Cómo leer las matemáticas: Símbolos generales

    Cómo leer las matemáticas: Símbolos generales

    08:52 min
  • 6
    Cómo leer las matemáticas: Conjuntos

    Cómo leer las matemáticas: Conjuntos

    14:15 min

Todo sobre funciones

  • 7
    Funciones algebraicas lineales

    Funciones algebraicas lineales

    Viendo ahora
  • 8
    Funciones algebraicas polinómicas

    Funciones algebraicas polinómicas

    09:52 min
  • 9
    Funciones trascendentes

    Funciones trascendentes

    12:06 min
  • 10
    Funciones seccionadas

    Funciones seccionadas

    09:24 min
  • 11
    Funciones compuestas

    Funciones compuestas

    08:39 min
  • 12
    ¿Cómo manipular funciones?

    ¿Cómo manipular funciones?

    10:33 min
  • 13
    Características de las Funciones Reales

    Características de las Funciones Reales

    03:34 min

Funciones en ciencia de datos

  • 14
    Conoce al perceptrón

    Conoce al perceptrón

    08:14 min
  • 15
    Funciones de activación

    Funciones de activación

    09:11 min

Modela tu primer función

  • 16
    Entendiendo la regresión lineal simple

    Entendiendo la regresión lineal simple

    04:26 min
  • 17
    ¿Cómo se calcula un error?

    ¿Cómo se calcula un error?

    08:38 min

Este no es el fin

  • 18
    Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos

    Te has iniciado detrás del secreto de la ciencia de datos

    02:22 min
Tomar examen

Funciones algebraicas lineales

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      Rafael Arteaga

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        Luis Miguel Mejia Martinez

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        Arno Sonck

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      Marco Antonio Candia Ortega

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      Yonaikel M. Delgado N.

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      Daniel Morales

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      Una función lineal es una función polinómica de primer grado. Es decir, tiene la siguiente forma

      f(x) =m*x + n

      m es la pendiente de la función n es la ordenada (en el origen) de la función

      Para complementar, a m se le conoce como pendiente de la recta y puede puede deducir la siguente ecuación:

      m = tan θ

      Donde θ es el angulo formado con el eje x

      Técnicamente,

      f(x) = m*x + b

      no es una función lineal por no cumplir con la superposición, es decir:

      a*f(x_1 + x_2) = f(a*x_1) + f(a*x_2)

      Pero se puede linealizar fácilmente con el cambio de variable:

      z = mx + b

      Formas de las gráficas según el tipo de función.

      tipos de funciones.png

      Excelente, imagino que veremos muchas de estas funciones en el curso.

      Excelente aporte, gracias.

      Les recomiendo, para los que van iniciando, hacer varios Google Colab con funciones diferentes. Escribiendo todo desde el principio. Para acostumbrarse a importar la librerías, aprenderse las diferentes variables, programar la función y finalmente mostrar la grafica.

      X Tipos de funciones == X Tipos de datos Esta es una buena forma de resumir la clase. De paso dejo mi código con los comentarios que me ayudaron a entenderlo mejor:

      import matplotlib.pyplot as ptl #librería para graficar import numpy as np #librería para manejo de vectores y utilidades matemáticas N = 100 #número de particiones que tiene la gráfica m = 10 b = 5 def f(x): return m*x+b x = np.linspace(-10, 10, num=N) #X va a ir de -10 a 10 y va a tener unos 100 puntos entre -10 y 10 y = f(x) #Y es la ecuasión m*x+b fig, ax = ptl.subplots() ax.plot(x,y) #Valores de la gráfica ax.grid() #Cuádriculado de la gráfica

      Mi código de la clase con comentarios

      N = 100 # numero de particiones para dibujar la funcion #Funcion lineal def f(x): m = -2 #pendiente b = 10 #punto de paso return m * x + b x = np.linspace(-10 , 10, num = N) # Va desde -10 a 10 con 100 espacios y = f(x) #aplicando la funcion fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x,y) #introduciendo los valores ax.grid() #dibujando la cuadrícula

      Es un error cuando el profesor dice que los computadores grafican funciones discretas, ya que el concepto de funcion continua se refiere a que en un intervalo "finito" o "infinito" de valores, al ser una variable continua existen infinitos valores decimales independientemente de si el rango de valores que se le indica al computador para que evalue o grafique es finito o infinito, por ejemplo,el rango de valores que le damos al computador para que grafique puede ser de 0 a 10 (finito) pero del 0 al 10 existen infinitos valores decimales, por eso si es una funcion continua y no discreta como dice el profe.

      Estoy de acuerdo las funciones continuas pueden tomar cualquier número dentro de un cierto intervalo, que para la computadora dicho intervalo sea finito es otra cosa!

      Eso no fue lo que quizo decir el profe, no importa si el intevalo es finito, aun asi, el pc no puede graficar una funcion continua, por eso se usa una tabla de valores o sino, lo hace el programa por defecto eligiendo muchas, de 0 a 10 hay infinitos valores, pero la recta que te produce el pc no los esta usando todos sino solo 100 por eso es discreta.

      Para mi que vengo empezando en el mundo de la programación con Python a mi perspectiva es increíble lo que puede hacer el lenguaje con el simple hecho de importar una librería :O.

      funciones.png

      https://www.youtube.com/watch?v=PnATAsxu_oo POR SI NO LES QUEDO CLARO

      Para programar ecuaciones en Python, les recomiendo utilizar el calculo simbólico con la librería SymPy

      1.jpg

      Información resumida de esta clase #EstudiantesDePlatzi

      • Podemos categorizar las funciones en 3 grupos: Funciones algebraicas, funciones transcendentes y funciones seccionadas

      • Función lineal = f (x) = mx + b

      • Las funciones que nuestros computadores pueden procesar son funciones discretas, es decir, están limitadas en sus valores

      • Con el atributo shape puedo contar la cantidad de datos de mi arreglo

      • Con el método grid puedo agregar una cuadrícula a mi gráfica

      • Mis datos pueden tender hacia cierta función y es importante poder identificar a cuál

      Gracias por el resumen.

      A ti por comentar :)

      La pendiente (m) me indica cuanto crece la variable y con respecto a la x, es decir, por cada unidad de x cuanto incrementa o decrece y

      Me gusta usar la programación funcional para estas cosas. Ejemplo:

      m = 1 b = 10 f = lambda x: m*x+b y = f(5)

      Se está poniendo interesante. Es bien similar al curso de Cálculo Básico que quitaron de la escuela de Data Science.

      Funfact:

      Podemos colocar etiquetas a los ejes y a titulo agregrando 3 lineas de las siguiente manera:

      ESTE PROFE NO SIRVE PARA ENSEÑAR

      Donde se supone que está la logica de este curso si aún no hemos visto ni Python, ni Google Collab, siguiendo la ruta que USTEDES DAN no hay sentido alguno.

      La imagen de una función, usualmente conocida como recorrido o conjunto de llegada, se refiere al conjunto de todos los posibles valores de salida que puede producir la función cuando le pasamos distintos valores de entrada.

      Gracias a los comentarios logré conseguir el programa en el que él explicaba y hacer el código allí, me sorprendió lograrlo. Esto está buenísimo. Seguiré estudiando