Sebastián Sosa

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Curso de Álgebra Lineal Aplicada para Machine Learning

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Opiniones de los estudiantes

Excelente... Ojo con los siguientes puntos de la evaluación, las respuestas estan como raras: - Usar np.linalg.svd para descomponer una matriz por el método SVD nos devuelve 3 objetos U, D, V ¿Qué es D? - Cuando importamos una imagen a una matriz usando np.array(list(imagen.getdata(band=0)), float) obtenemos: - ¿Cuál es la solución usando la pseudoinversa de Moore Penrose? - Cuando preparamos nuestros datos para aplicar PCA es importante que estén entre [0,1] o [-1,1] y estandarizarlos (por ejemplo dividir todos los elementos por el máximo valor que pueden tomar nuestros datos) porque:
DavidMarquezBokken
DavidMarquezBokken
El profe es muy bueno, aunque recomiendo ir acompañando los conceptos que te sean nuevos con lecturas o videos explicativos de otras fuentes. En general se me hizo ameno y el profe un crack con su tono robótico jeje
luciomateoledesma
luciomateoledesma
El descubrimiento de nuevas formas de aprender y hacer comprobaciones en operaciones, además de graficar con matplotlib
Ralexdro
Ralexdro