Mientras trabajabas en los dos capítulos anteriores, puede que sintieras que parte del material era esotérico y abstracto. Tal vez pensaste que el reto de aprender álgebra lineal no te compensaría a la hora de comprender las aplicaciones del mundo real en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
Espero que este capítulo te disipe esas dudas. En este capítulo aprenderás cómo se utilizan los vectores y las operaciones vectoriales en los análisis de la ciencia de datos. Y podrás ampliar estos conocimientos trabajando con los ejercicios.
Correlación y similitud del coseno
La correlación es uno de los métodos de análisis más fundamentales e importantes de la estadística y el aprendizaje automático. Un coeficiente de correlación es un único número que cuantifica la relación lineal entre dos variables. Los coeficientes de correlación van de -1 a +1, donde -1 indica una relación negativa perfecta, +1 una relación positiva perfecta y 0 indica que no hay relación lineal. La Figura 4-1 muestra algunos ejemplos de pares de variables y sus coeficientes de correlación.
Figura 4-1. Ejemplos de datos que muestran correlación positiva, correlación negativa y correlación cero. El panel inferior derecho ilustra que la correlación es una ...
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