Resumen De Algoritmos Para Vivir
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Коллектив авторов. Resumen De Algoritmos Para Vivir
LEGAL & DESCARGO DE RESPONSABILIDAD
EL LIBRO DE UN VISTAZO
PARADA ÓPTIMA —CUANDO DEJAR DE BUSCAR ALGO—
CLASIFICAR —CÓMO ORGANIZAR VARIAS COSAS—
REDES —CÓMO SE HACEN LAS CONEXIONES—
CAPÍTULO 1. PARADA ÓPTIMA – CUÁNDO DEJAR DE BUSCAR
CAPÍTULO 2. EXPLORAR/EXPLOTAR – LO ÚLTIMO CONTRA LO MÁS GRANDE
CAPÍTULO 3. CLASIFICAR – HACER EL ORDEN
CAPÍTULO 4. CACHING – OLVÍDALO
CAPÍTULO 5. PROGRAMACIÓN – LO PRIMERO ES LO PRIMERO
CAPÍTULO 6. LA REGLA DE BAYES – PREDICIENDO EL FUTURO
CAPÍTULO 7. LA SOBRECARGA – CUÁNDO PENSAR MENOS
CAPÍTULO 8. RELAJACIÓN – DEJAR QUE SE DESLICE
CAPÍTULO 9. ALEATORIEDAD – CUANDO DEJARLO AL AZAR
CAPÍTULO 10. REDES – CÓMO NOS CONECTAMOS
CAPÍTULO 11. TEORÍA DEL JUEGO – LA MENTE DE LOS DEMÁS
CONCLUSIÓN
PARADA ÓPTIMA
EXPLORAR/EXPLOTAR
CLASIFICACIÓN
CACHING
PROGRAMACIÓN
LA REGLA DE BAYES
SOBRECARGA
RELAJACIÓN
ALEATORIEDAD
RED DE CONTACTOS
TEORÍA DE JUEGOS
Отрывок из книги
La información contenida en este libro no está diseñada para reemplazar o sustituir ninguna forma de medicina o consejo médico profesional. La información en este libro ha sido proporcionada para propósitos educativos y de entretenimiento solamente.
La información contenida en este libro ha sido recopilada de fuentes consideradas fiables y es exacta según el mejor conocimiento del Autor; sin embargo, el Autor no puede garantizar su exactitud y validez y no puede ser considerado responsable de ningún error u omisión. Periódicamente se realizan cambios en este libro. Usted debe consultar a su médico u obtener consejo médico profesional antes de usar cualquiera de los remedios, técnicas o información sugeridos en este libro. Las imágenes utilizadas en este libro no son las mismas que las del libro real. Esta es una entidad totalmente separada y diferente de la del libro original titulado: "Algoritmos para vivir"
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El clásico problema de la secretaria implica no saber nada de los solicitantes o de las opciones, aparte de cómo pueden ser evaluados unos contra otros. En otras palabras, podemos determinar si uno es mejor o peor que el otro, pero no exactamente cuánto difieren. Esto crea inevitablemente la fase de la mirada en la que existe el peligro de dejar de lado una opción excelente porque se modifican las normas y las expectativas. Los matemáticos se refieren a este problema como "juegos sin información". Para comparar, los exámenes como el GRE o el SAT hacen uso de percentiles que definen claramente a los examinados según los resultados. En promedio, alguien que obtuvo un percentil 75 es mejor que otros 3 de 4.
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