11:10

Colisión inelástica relativista (live)

15:07

Colisiones relativistas

09:32

Transformaciones de Lorentz de la velocidad

08:11

Problemas básicos de contracción de la longitud

15:34

Relatividad: Problemas básicos de dilatación del tiempo

54:34

Tutoria relatividad

16:07

Búsqueda en grafos parte II: Costes y multiobjetivo

16:50

Búsqueda en grafos parte I: Búsqueda sin costes

13:51

Problema de búsqueda de examen: Los maridos celosos

09:10

Cómo programar un agente buscador "universal" (parte 4)

13:58

Cómo programar un agente buscador "universal" (parte 3)

04:31

Cómo programar un agente buscador "universal" (parte 2)

14:05

Cómo programar un agente buscador "universal" (parte 1)

14:47

Cómo programar una aspiradora "casi" inteligente: El agente reflex

24:22

Podcast ICAI: Predecir en tiempos inciertos

08:42

Problema de magnetismo y flujo (parte II)

14:11

Problema de magnetismo y flujo (parte I)

16:00

Examen mecánica: Cuando las partes son más que el todo.

13:29

Parcial mecánica 2019 (muy difícil): Parte I

16:10

Parcial mecánica 2019 (muy difícil): Parte 2

18:00

Final mecánica 2018 (vídeo larguito....)

16:47

Examen final conductores planos

16:59

Problema campo eléctrico intersemestral 2019

15:42

Tutoría campo eléctrico (parte 3: Potencial y Conductores)

06:07

Tutoría campo eléctrico (parte 2: GAUSS)

17:12

Tutoría campo eléctrico (parte 1: Coulomb+superposición)

06:52

Problema Inducción Mayo 2020 (parte 2)

15:29

Problema Inducción Mayo 2020 (parte 1)

11:45

Tutoría inducción electromagnética

11:33

Examen magnetismo final mayo 2020 (parte 1)

14:45

Examen magnetismo final mayo 2020 (parte 2)

11:19

Tutoria magnetismo: Repaso y Estrategia

13:54

Extra: Tutorial on (exploratory) Factor analysis

08:11

Correspondence analysis: How to reduce dimensions from two-entry tables

07:16

Random topics in PCA (part II: VARIMAX rotation and Hierarchical clustering on Principal Components)

10:33

Random topics in PCA (part I: Reconstruction, Quality of representation and Supplementary data)

08:04

Principal Components and eigenvalues: the hidden connection between algebra and machine learning

13:49

Tutorial: Principal Component Analysis

14:30

Principal Component Analysis: Computation and interpretation

04:26

Introduction to Principal Component Analysis: may the PCA be with you

14:31

Tutorial: Model-based clustering (using the library mclust)

07:38

Density-based clustering: DBSCAN

11:02

Model-base clustering: an introduction to Gaussian Mixture Models

12:22

Cluster validation and selection

08:27

Distance and Similarity measures

07:58

Advanced Partitional clustering: medoids, PAM and CLARA and lite versions

16:08

Tutorial: Hierarchical clustering in R

09:55

Hierarchical clustering: clustering using trees

08:05

Tutorial: Playing with k-means (part II: plotting stuff)

10:10

Tutorial: Playing with k-means (part I: computing stuff)

12:23

k-means: The simplest (but most used) partitioning clustering method

07:30

Introduction to clustering

15:52

Advanced Dynamic Regression identification using Linear Transfer Functions

07:32

Dynamic Regression Model identification using Linear Transfer Functions

13:04

Dynamic regression models: Add some ARIMA noise to linear regression

12:07

Dynamic Regression Models: Beyond linear regression

17:09

Tutorial: Decomposition vs ETS vs ARIMA (part 2)

13:46

Tutorial: Decomposition vs ETS vs ARIMA (part 1)

12:38

Meta forecasting: Comparing DEC+ETS+ARIMA

10:32

SARIMA Identification Models in R: Part 2