Es la primera vez que veo álgebra lineal con un ejemplo extrapolado de la realidad, hasta ahora era algo que solo retenía mientras practicaba. Muchas gracias por el video.
En la parte 8:31 la matemática entiende a las matrices como vectores, ya que toda matriz NxM es un espacio vectorial. Por lo tanto, las matrices también son vectores.
Es que las matrices se pueden ver como vectores, es decir elementos del espacio vectorial de las matrices, me imagino por eso en ese libro lo pusieron así.
Profe buenas. Entnces su entendi biwn usted hará la derie de las tres mstemaricas necesarias Algebra lineal que ya esta disponible, Cálculo diferencial Y estadística. Siendo estos dos ultimos xomo pendientes, correcto? Pars guardsr bien los links y tenerlo. Presente todo y quitarme el miedo de las matematicas e ir s por todas. :D. Gracias
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Es la primera vez que veo álgebra lineal con un ejemplo extrapolado de la realidad, hasta ahora era algo que solo retenía mientras practicaba. Muchas gracias por el video.
Qué explicación tan genial!
Esto vale oro
En la parte 8:31 la matemática entiende a las matrices como vectores, ya que toda matriz NxM es un espacio vectorial. Por lo tanto, las matrices también son vectores.
De acuerdo, es otra manera de verlo!
Excelente explicación!!! Muchas gracias 🙌🏻
Muy grata explicación 🙏
Clarisimo. Muy bueno!!
Excelente ☝🏽
Excelente!
Hola, qué temas de algebra lineal debería saber para ser buen data science?
Es que las matrices se pueden ver como vectores, es decir elementos del espacio vectorial de las matrices, me imagino por eso en ese libro lo pusieron así.
Profe buenas. Entnces su entendi biwn usted hará la derie de las tres mstemaricas necesarias
Algebra lineal que ya esta disponible,
Cálculo diferencial
Y estadística. Siendo estos dos ultimos xomo pendientes, correcto?
Pars guardsr bien los links y tenerlo. Presente todo y quitarme el miedo de las matematicas e ir s por todas. :D.
Gracias
Hola!
En la Academia Online (codificandobits.com) ya están disponibles estos cursos de matemáticas para Ciencia de Datos y Machine Learning:
Álgebra Lineal, Cálculo, Probabilidad (niveles básico, intermedio y avanzado), Estadística Descriptiva e Introducción a la Estadística Inferencial. Y pronto vendrán más cursos de la parte de estadística inferencial para completar esta serie.
Un saludo!
pensé que los argentinos o españoles eran los que sabían de estos temas y veo que no, muy chévere la explicación gracias,
🤔🤔
Eres una GRANDISIMA BESTIA.... VUELVE AL MONTE... AUSTRALOPITECUS.
Parece que este es el primer boss a dominar si se quiere entrar en el deep lesrning.
Alguno que haya pagado el curso?
Excelente !!