Práctica de matemáticas para el aprendizaje automático

Sobre este grupo de temas

Una fórmula puede describir una activación, una pérdida o una actualización. Entender para qué sirve y bajo qué condiciones se aplica importa más que reconocer su forma.

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• Fórmulas matemáticas del aprendizaje automático

  Fórmulas habituales de pérdida, activación, probabilidad y optimización.

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• Determinantes de matrices pequeñas de 2 × 2

  Calcula el valor exacto de determinantes de matrices de dos por dos.

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• Fórmulas vectoriales

  Fórmulas por componentes del producto escalar, la longitud de un vector y el producto vectorial.

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• Fórmulas de matrices

  Productos de matrices, determinantes e inversas de matrices de 2×2 y relaciones matriciales básicas.

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• Fórmulas de valores propios y mínimos cuadrados

  Ecuaciones de vectores propios y relaciones de mínimos cuadrados.

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• Fórmulas de operadores multivariables

  Fórmulas habituales de gradiente, divergencia, rotacional y cálculo multivariable.

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• Reglas básicas de probabilidad

  Repasa complementos, uniones e intersecciones de sucesos independientes.

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• Fórmulas de esperanza y varianza

  Relaciones entre esperanza, varianza y segundo momento.

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• Fórmulas de covarianza y correlación

  Relaciones entre covarianza, segundo momento y correlación.

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• Probabilidad condicional

  Repasa la probabilidad de un suceso dado que ha ocurrido otro.

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• Probabilidad binomial

  Repasa la fórmula de probabilidad binomial y sus condiciones.

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• Teorema de Bayes

  Repasa el teorema de Bayes y las condiciones indicadas.

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