Matematicas para los estudiantes de humanidades / Mathematics for Liberal Arts Students

"Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) has been created for publications of advanced studies in neutrosophy, neutrosophic set, neutrosophic logic, neutrosophic probability, neutrosophic statistics, neutrosophic approaches to machine learning etc. and their applications in any field. "Neutrosophic Computing and Machine Learning" (NCML) ha sido creada para publicaciones de estudios avanzados en neutrosofía, conjunto neutrosófico, lógica neutrosófica, probabilidad neutrosófica, estadística neutrosófica, enfoques neutrosó-ficos para el aprendizaje automático, etc. y sus...

Un buen diseño experimental es esencial para obtener resultados eficientes, con el mínimo error aleatorio, en una investigación científica. Con esta publicación se pretende introducir las bases del diseño óptimo de experimentos. La idea principal es presentar esta teoría para modelos de regresión que relacionan una variable observada con un conjunto de factores que pueden ser controlados por el experimentador. El diseño óptimo permite reducir la varianza de los parámetros estimados del modelo, combinaciones de ellos o de la respuesta estimada, consiguiendo así una mayor...

Álgebra lineal y los fundamentos del aprendizaje profundo, ¡juntos por fin! Del profesor Gilbert Strang, aclamado autor de Introducción al álgebra lineal, llega Álgebra lineal en ciencia de datos, el primer libro de texto que enseña álgebra lineal junto con aprendizaje profundo y redes neuronales. Este libro de texto ameno pero riguroso contiene un curso completo de álgebra lineal y de la matemática relacionada que los estudiantes deben saber para familiarizarse con el aprendizaje a partir de los datos. Se incluyen: los cuatro subespacios fundamentales, descomposición en valores...

Por su sencillez, claridad, elección adecuada de materias, y sobre todo por la clara orientación práctica, hacen de esta obra un texto ideal en los primeros grados de la formación profesional.