4.6 Resumen | A2 Capacitación

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Algebra Lineal

Capítulo 1 - Vectores

1-1 Que es un Vector (6:56)
1-2 Suma de Vectores (3:35)
1-3 Multiplicacion de Vectores (2:24)
1-4 Transponer (2:08)
1-5 Definiciones Varias (4:55)
1-6 Trabajar en Python (5:31)
1-7 Graficas Vectores en Python (6:18)
1-8 Grafica de 2 y 3 vectores (10:27)
1-9 Transponer Vector (2:27)
1-10 Magnitud (8:06)
1-11 Producto Punto (11:55)
1-12 Producto Punto - Interpretacion Geometrica (3:33)
1-13 Hadamard y Producto Externo (3:29)
1-14 Proyeccion y Descomposicion Ortogonal (9:31)
1-15- Ortogonalidad en Python (4:58)

Capítulo 2 - Vectores pt2

2-1 Combinacion lineal, Span, Base (9:12)
2-2 Combinacion Lineal Ponderada (9:44)
2-3 Dependecia e Independencia Lineal (22:35)
2-4 Span (5:10)
2-5 Base (7:53)

Capítulo 3 - Matrices

3-1-Matrices (12:14)
3-2-Matrices en Matematicas y Python (9:23)
3-3-Tipos de Matrices (9:58)
3-4-Operaciones sencillas con matrices (9:40)
3-5-Multiplicación de Matrices (8:41)
3-6-Multiplicacion de Matrices (7:32)
3-7-Temas Varios (7:08)
3-8-Matriz Rectangular (4:25)

Capítulo 4 - Matrices pt2

4.1 Normas y Trazas (5:35)
4.2 Ecuacion Fundamental (4:39)
4.3 Espacios Matriciales (11:34)
4.4 Rango (7:58)
4.5 Determinantes (8:00)
4.6 Resumen (2:22)

Capítulo 5 - Matriz Inversa

5.1 Matriz Inversa (6:34)
5.2 Inversa Parte 2 (11:35)
5.3 - Inversa Parte 3 (15:04)

Capítulo 6 - Matriz Ortogonal

6-1 Matriz Ortogonal (4:06)
6-2 Proyeccion Ortogonal (4:31)
6-3 Proyeccion Ortogonal Ejemplo (8:41)
6-4 Gram Schimdt (20:53)
6-5 Descomposicion QR (14:58)

Capítulo 7 - Descomposición LU

7-1_Intro y Reduccion de Filas (11:45)
7-2_DescomposicionLU (12:23)
7-3_Sistemas de Ecuaciones (17:18)
7-4_Python (2:34)

Capítulo 8 - Mínimos Cuadrados

8-1_ Intro (6:19)
8-2_Inversas Izquierda y Derecha (6:11)
8-3_Despejando una Regresion (7:06)
8-4_Explicacion Geometrica (2:38)
8-5_Minimos Cuadrados (4:22)

Capítulo 9 - Eigendescomposición

9-1 Eigenvectores y Eigenvalores y Eigenbases (14:01)
9-2_Ejemplos de Uso (5:10)
9-3_Python (3:43)
9-4_Definitividad de las matrices (15:09)

Cápitulo 10.- SVD (Singular Vector Decomposition)

10-1-SVD (15:27)
10-2-Python y Final (4:48)

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4.6 Resumen

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