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Álgebra lineal numérica en Python para la Ciencia de Datos

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WHAT WE DO

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Aplicaciones:



Reducción de la dimensión

Text mining y queries eficientes

Ranking de páginas







Bases de datos y problemas reales



Reducir la dimensión de las imágenes de MNIST para mejorar el desempeño de un algoritmo de clasificación.

Generar queries de manera eficiente en una base de datos de texto de reseñas médicas.

Producir un algoritmo de ranking similar al que utiliza Google para ordenar las páginas en una búsqueda utilizando preguntas en Quora.



Temario



Compresión de datos y reducción de la dimensión

Singular value decomposition

Covarianza y PCA

Relación con regresiones lineales y linear discriminant analysis

Invitación a la compresión no-lineal

Latent semantic analysis

Procesamiento de texto

Query matching: primer acercamiento lineal

LSI para queries

Ranking de páginas

Page-Rank y eigen-descomposiciones

Eigen-valores, eigen-vectores y eigen-descomposición

Matrices estocásticas y cadenas de markov

Teorema de Perrón-Frobenius y sus aplicaciones

Algoritmo de Page-Rank

TEMARIO

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