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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
15:59 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
22:25 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
10:10 min - 23
Cálculo de Desviación Estándar en Series de Tiempo con NumPy
16:28 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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