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Author: eocode

README.md

@@ -38,7 +38,7 @@ Proyectos realizados con Python
 * [DRF](/learn/DRF)
 
 ## Manejo de datos
-* [DataScience](/learn/DataScience)
+* [Data Science](/learn/DataScience)
 
 # El camino del saber
 

learn/DataScience/1. Optimización/morral.py renamed to learn/Algoritmos/Optimización/morral.py

@@ -19,6 +19,12 @@
   - [Búsqueda binaria](#b%c3%basqueda-binaria-1)
   - [Ordenamiento burbuja](#ordenamiento-burbuja)
   - [Ordenamiento por inserción](#ordenamiento-por-inserci%c3%b3n)
+- [Algoritmos de Optimización](#algoritmos-de-optimizaci%c3%b3n)
+  - [El problema del morral](#el-problema-del-morral)
+- [Programación dinámica y estocástica](#programaci%c3%b3n-din%c3%a1mica-y-estoc%c3%a1stica)
+  - [Programación dinámica](#programaci%c3%b3n-din%c3%a1mica)
+    - [La optimizacion se basa en la memorizacion](#la-optimizacion-se-basa-en-la-memorizacion)
+    - [Fibonacci](#fibonacci)
 
 
 # Complejidad algorítmica
@@ -123,4 +129,41 @@ ineficiente para listas de gran tamaño.
 
 Una de las características del ordenamiento por inserción es que ordena en “su
 lugar.” Es decir, no requiere memoria adicional para realizar el ordenamiento
-ya que simplemente modifican los valores en memoria.
+ya que simplemente modifican los valores en memoria.
+
+
+# Algoritmos de Optimización
+* Permite resolver muchos problemas de manera computacional
+* Una función objetivo que debemos maximizar o minimizar, el input que nos da el resultado más alto y bajo
+* Una serie de limitantes que debemos respetar, po ejemplo algunas reglas de negocio
+
+> “P versus NP” es algo más que un rompecabezas matemático abstracto. Su objetivo es determinar —de una vez por todas— qué tipo de problemas se pueden resolver con ordenadores, y cuáles no. 
+> 
+> Los problemas de clase “P” son “fáciles” de resolver para los ordenadores; es decir, las soluciones a estos problemas pueden ser calculadas en una cantidad razonable de tiempo, en comparación con la complejidad del problema.
+
+[Problema P vs NP](https://www.youtube.com/watch?v=UR2oDYZ-Sao)
+
+## El problema del morral
+Obtener el mayor valor en una mochila
+
+# Programación dinámica y estocástica
+
+## Programación dinámica
+> “[El nombre] Programacion Dinamica se escogio para esconder a patrocinadores gubernamentales el hecho de que en realidad estaba haciendo Matematicas. La frase Programacion Dinamica es algo a lo que ningun congresiste puede oponerse” - 
+> 
+> **Richard Bellman**
+
+Los problemas que esta técnica puede optimizar son los que tienen una subestructura optima y ademas tiene ser un tipo de problema empalmado (ejem: Fibonacci)
+
+* **Subestructura Optima:** una solucion optima local se puede encontrar al combinar soluciones optimas de subproblemas locales.
+
+* **Problemas empalmados:** Una solucion optima que involucra resolver el mismo problema en varias ocaciones
+
+### La optimizacion se basa en la memorizacion
+
+* Es una tecnica para guardar computos previos con el fin de no realizarlos nuevamente
+* Normalmente se utiliza un diccionario donde las consultas se pueden hacer en O(1)
+* Intercambia Tiempo por Espacio
+
+### Fibonacci
+Fn = Fn-1 + Fn-2

learn/DataScience/2. Programacion Dinamica y estocastica/fibonacci.py renamed to learn/Algoritmos/Programacion Dinamica y estocastica/fibonacci.py

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 > Python es sin duda un lenguaje que permite hacer muchas cosas, por lo que también es bastante extenso y me he dado a la tarea de organizar mejor el repositorio
 
 ## Tabla de Contenido<!-- omit in toc -->
-- [Algoritmos de Optimización](#algoritmos-de-optimizaci%c3%b3n)
-  - [El problema del morral](#el-problema-del-morral)
-- [Programación dinámica y estocástica](#programaci%c3%b3n-din%c3%a1mica-y-estoc%c3%a1stica)
-  - [Programación dinámica](#programaci%c3%b3n-din%c3%a1mica)
-    - [La optimizacion se basa en la memorizacion](#la-optimizacion-se-basa-en-la-memorizacion)
-    - [Fibonacci](#fibonacci)
 - [Matemáticas para programar](#matem%c3%a1ticas-para-programar)
 - [Pensamiento y Programación probabilística](#pensamiento-y-programaci%c3%b3n-probabil%c3%adstica)
   - [Algunos ejemplos](#algunos-ejemplos)
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     - [K-Nearest neighbors](#k-nearest-neighbors)
     - [Otras técnicas de clasificación](#otras-t%c3%a9cnicas-de-clasificaci%c3%b3n)
 
-# Algoritmos de Optimización
-* Permite resolver muchos problemas de manera computacional
-* Una función objetivo que debemos maximizar o minimizar, el input que nos da el resultado más alto y bajo
-* Una serie de limitantes que debemos respetar, po ejemplo algunas reglas de negocio
-
-> “P versus NP” es algo más que un rompecabezas matemático abstracto. Su objetivo es determinar —de una vez por todas— qué tipo de problemas se pueden resolver con ordenadores, y cuáles no. 
-> 
-> Los problemas de clase “P” son “fáciles” de resolver para los ordenadores; es decir, las soluciones a estos problemas pueden ser calculadas en una cantidad razonable de tiempo, en comparación con la complejidad del problema.
-
-[Problema P vs NP](https://www.youtube.com/watch?v=UR2oDYZ-Sao)
-
-## El problema del morral
-Obtener el mayor valor en una mochila
-
-# Programación dinámica y estocástica
-
-## Programación dinámica
-> “[El nombre] Programacion Dinamica se escogio para esconder a patrocinadores gubernamentales el hecho de que en realidad estaba haciendo Matematicas. La frase Programacion Dinamica es algo a lo que ningun congresiste puede oponerse” - 
-> 
-> **Richard Bellman**
-
-Los problemas que esta técnica puede optimizar son los que tienen una subestructura optima y ademas tiene ser un tipo de problema empalmado (ejem: Fibonacci)
-
-* **Subestructura Optima:** una solucion optima local se puede encontrar al combinar soluciones optimas de subproblemas locales.
-
-* **Problemas empalmados:** Una solucion optima que involucra resolver el mismo problema en varias ocaciones
-
-### La optimizacion se basa en la memorizacion
-
-* Es una tecnica para guardar computos previos con el fin de no realizarlos nuevamente
-* Normalmente se utiliza un diccionario donde las consultas se pueden hacer en O(1)
-* Intercambia Tiempo por Espacio
-
-### Fibonacci
-Fn = Fn-1 + Fn-2
-
 # Matemáticas para programar
 https://blog.thedojo.mx/2019/12/25/las-matematicas-que-debes-saber-para-programar.html