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Clase 1 de 29 • Curso de Introducción al Álgebra Lineal: Vectores
Contenido del curso
Vectores
- 3

Vectores y Escalares: Conceptos y Operaciones Básicas
19:16 min - 4

Convenciones y Notación en Vectores y Escalares
09:04 min - 5

Modelo RGB y su implementación en Python
11:50 min - 6

Adición de Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
08:03 min - 7

Suma de Vectores en Python con NumPy
10:30 min - 8

Producto Escalar-Vectores: Conceptos y Propiedades Básicas
16:56 min - 9

Operaciones con Escalares y Vectores en Python usando NumPy
18:37 min - 10

Producto Interno de Vectores: Definición y Propiedades
12:45 min - 11

Producto Interno de Vectores en Python con NumPy
12:20 min - 12

Análisis de Sentimientos de Tweets con Vectores de Palabras
16:00 min
Funciones lineales
- 13

Funciones Lineales: Transformación de Vectores en Escalares
11:50 min - 14

Funciones Lineales y Propiedades de Superposición
14:22 min - 15

Teoremas y Corolarios en Funciones Lineales
18:02 min - 16

Funciones Afines: Propiedades y Ejercicios Prácticos
10:02 min - 17

Aproximaciones de Taylor: Modelos Lineales de Funciones No Lineales
08:38 min - 18

Aproximaciones de Taylor y análisis de error en Python
13:48 min - 19

Regresión Lineal con Datos Geográficos y Socioeconómicos
22:26 min
Norma y distancia
- 20

Propiedades y Cálculo de la Norma de Vectores
17:18 min - 21

Cálculo de Distancias entre Vectores usando Normas Euclidianas y LP
22:47 min - 22

Optimización de Visitas para Arrendar Departamentos
10:11 min - 23

Cálculo de Desviación Estándar en Series de Tiempo con NumPy
16:29 min - 24

Modelo de Riesgo Retorno en Inversiones de Acciones
12:57 min - 25

Cálculo de Ángulos y Correlación entre Vectores
10:29 min
Clustering
Cierre
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