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Algoritmos proporcionados, gordo 3 - Coggle Diagram
Algoritmos proporcionados
Algoritmos de Computacionales
:check:
Los algoritmos computacionales son conjuntos de instrucciones precisas y ordenadas diseñadas para resolver problemas o realizar tareas específicas en una computadora.
Aquí tienes algunos aspectos clave sobre los algoritmos computacionales:
Secuencia de Pasos: Un algoritmo describe una secuencia de pasos que deben seguirse para alcanzar un objetivo.
Eficiencia: La eficiencia es un aspecto fundamental en la creación de algoritmos.
Algoritmos no Computacionales
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Los algoritmos no computacionales son conjuntos de instrucciones o procedimientos sistemáticos diseñados para resolver problemas o realizar tareas específicas
Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos no computacionales:
Algoritmos Matemáticos: Estos algoritmos pueden incluir métodos para resolver ecuaciones, encontrar raíces de funciones, calcular integrales, entre otros.
Algoritmos Criptográficos: Aunque la criptografía puede involucrar aspectos computacionales, muchos algoritmos criptográficos también pueden realizarse manualmente.
Algoritmos cualitativos
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Los algoritmos cualitativos son conjuntos de pasos o procedimientos que se utilizan para analizar, interpretar o comprender fenómenos cualitativos en lugar de cuantificarlos numéricamente.
Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos cualitativos:
Análisis de Contenido: Este tipo de algoritmo se utiliza para analizar el contenido de textos, imágenes, videos u otros tipos de datos cualitativos.
Métodos Cualitativos en Investigación Social: En investigación social, los algoritmos cualitativos se utilizan para analizar datos cualitativos, como entrevistas, observaciones y grupos focales.
Algoritmos cuantitativos
Los algoritmos cuantitativos son conjuntos de pasos o procedimientos diseñados para analizar, procesar o manipular datos numéricos y cuantitativos.
Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos cuantitativos:
Algoritmos de Cálculo Numérico: Estos algoritmos se utilizan para realizar cálculos numéricos aproximados, como la integración numérica, la interpolación, la resolución de ecuaciones diferenciales, entre otros.
Algoritmos de Álgebra Lineal: Se utilizan para resolver sistemas de ecuaciones lineales, calcular valores y vectores propios, realizar descomposiciones matriciales, entre otros.
Algoritmos de búsqueda
Los algoritmos de búsqueda son métodos sistemáticos utilizados para encontrar un elemento específico dentro de un conjunto de datos o para determinar si un elemento está presente en dicho conjunto.
Aquí hay algunos de los algoritmos de búsqueda más comunes:
Búsqueda Lineal : Este algoritmo recorre secuencialmente cada elemento del conjunto de datos hasta encontrar el elemento buscado o hasta que se haya recorrido todo el conjunto.
Búsqueda Binaria : Este algoritmo se aplica solo a conjuntos de datos ordenados. Compara el elemento medio del conjunto con el elemento buscado y descarta la mitad del conjunto que no contiene el elemento buscado.
Algoritmos de ordenamiento :
Los algoritmos de ordenamiento son métodos utilizados para organizar un conjunto de elementos en un orden específico, como ascendente o descendente, según algún criterio definido.
Aquí tienes algunos de los algoritmos de ordenamiento más comunes:
Ordenamiento Burbuja : Este algoritmo compara pares de elementos adyacentes y los intercambia si están en el orden incorrecto.
Ordenamiento por Inserción: Este algoritmo construye una sablista ordenada de elementos uno a uno, insertando cada elemento en su posición correcta en la lista ordenada.
Algoritmos predictivos
Los algoritmos predictivos son técnicas utilizadas en aprendizaje automático y análisis de datos para predecir valores futuros o realizar estimaciones basadas en datos históricos.
Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos predictivos comunes:
Regresión Lineal: Este es uno de los algoritmos de aprendizaje supervisado más simples. Se utiliza para modelar la relación entre una o más variables independientes (características) y una variable dependiente (objetivo) mediante una línea recta.
Regresión Logística: Similar a la regresión lineal, pero se utiliza cuando la variable dependiente es binaria (sí/no, verdadero/falso). Estima la probabilidad de que una observación pertenezca a una categoría en particular.
Algoritmos probabilísticos
Los algoritmos probabilistas son aquellos que utilizan la aleatoriedad como parte de su proceso de cálculo.
Algunos ejemplos de algoritmos probabilistas incluyen:
Algoritmo de Monte Carlo: Utiliza muestras aleatorias para estimar soluciones a problemas complejos, como la integración numérica o la optimización de funciones.
Algoritmo de Las Vegas: Proporciona una respuesta correcta, pero no necesariamente la misma cada vez que se ejecuta.
Algoritmos de optimatizacion.
Los algoritmos de optimización son métodos computacionales diseñados para encontrar la mejor solución posible a un problema dentro de un conjunto dado de posibles soluciones.
Aquí hay algunos ejemplos de algoritmos de optimización comúnmente utilizados:
Algoritmos de búsqueda local: Estos algoritmos exploran iterativamente el espacio de soluciones buscando mejorar la solución actual.
Algoritmos genéticos: Inspirados en la evolución biológica, los algoritmos genéticos utilizan operadores como la selección, cruce y mutación
