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# Prefacio {.unnumbered}

El curso trata de ser auto-contenido, es decir, no debería de ser necesario leer otras fuentes para poder entenderlo y realizar las actividades. De cualquier manera es importante comentar que el curso está basado en los siguientes libros de texto:

-  Speech and Language Processing. An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Third Edition draft. Daniel Jurafsky and James H. Martin. [pdf](https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book_sep212021.pdf)
- Introduction to machine learning, Third Edition. Ethem Alpaydin. MIT Press.
- An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. Springer Texts in Statistics.
- All of Statistics. A Concise Course in Statistical Inference. Larry Wasserman. MIT Press.
- An Introduction to the Bootstrap. Bradley Efron and Robert J. Tibshirani. Monographs on Statistics and Applied Probability 57. Springer-Science+Business Media. 
- Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David. Cambridge University Press.

# Notación

La @tbl-notacion muestra la notación que se seguirá en este documento. 

|Símbolo           | Significado                                              |
|------------------|----------------------------------------------------------|
|$x$             | Variable usada comunmente como entrada                   |
|$y$             | Variable usada comunmente como salida                    |
|$\mathbb R$     | Números reales                                           |
|$\mathbf x$     | Vector Columna $\mathbf x \in \mathbb R^d$             |
|$d$             | Dimensión                                                |
|$\mathbf w \cdot \mathbf x$ | Producto punto donde $\mathbf w$ y $\mathbf x \in \mathbb R^d$ |
|$\mathcal D$    | Conjunto de datos                                        |
|$\mathcal T$    | Conjunto de entrenamiento                                | 
|$\mathcal V$    | Conjunto de validación                                   |
|$\mathcal G$    | Conjunto de prueba                                       |
|$N$             | Número de ejemplos                                       | 
|$K$             | Número de clases                                         |
|$\mathbb P(\cdot)$  | Probabilidad                                         |
|$\mathcal X, \mathcal Y$    | Variables aleatorías                         |
|$\mathcal N(\mu, \sigma^2)$    | Distribución Normal con parámetros $\mu$ y $\sigma^2$|
|$f_{\mathcal X}$| Función de densidad de probabilidad de $\mathcal X$    |
|$\mathbb 1(e)$     | Función para indicar; $1$ only if $e$ is true     |
|$\Omega$        | Espacio de búsqueda                                      |
|$\mathbb V$     | Varianza                                                 |
|$\mathbb E$     | Esperanza                                                |

: Notación {#tbl-notacion}

## Licencia 

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