Todos las clases estan en formato pdf
Clase 1 Matrices y Eliminacion Gausiana
Clase 2 Factorizacion de Cholesky
Clase 3 Factorizacion Householder y QR
Clase  4 Factorizacion Givens y QR. Gram-Schmidt y QR
Clase 5  Regresion usando QR
Clase 6 Descomposicion de una matriz en sus valores Singulares (SVD)
Clase 7. Componentes Principales
Clase 8. Calculo y uso de la SVD
Clase 9 Generacion de Numeros aletotorios Uniformes
Clase 10 Generacion de variables aleatorias nouniformes
Clase 11. Introduccion a "Boostrapping I"
Clase 12. Introduccion a boostrapping II
Clase 13. Uso de boostrapping para estimar error estandar
Clase 14. Uso de bootstrapping para estimar sesgo
Clase 15. Intervalos de confianza basados en bootstrap
Clase 16. Uso de Bootstrapping en Regression I
Clase 17. Uos de Bootstrapping en Regresion II
Clase 18. Maxima Verosimiltud, familias exponenciales y el algoritmo EM
Clase 19. EM para mezclas gaussianas