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Curso_MachineLearning_Python_EPN2019_IEEE

Tareas:

  1. En el programa Perceptron implementar las funciones de activación:

    • Paso
    • Sigmoide
    • Tangente Hiperbolica
  2. Probar el entrenamiento con esas funciones

  3. En el programa Perceptron implementar un método o función que permita predecir la salida del perceptron para nuevas entradas.

  4. Realizar un script de Python que permita comparar el tiempo de ordenación de un arreglo de $N$ valores

    • Con el bubblesort
    • Con el insertion sort Recordar utilizar la librería time para capturar el tiempo y ver cuánto se demora cada algoritmo
  5. Probar una red neuronal multicapa que resuelva el XOR

About

Memorias del curso dictado en las instalaciones del CEC EPN en Agosto 2019. El curso abarca conceptos fundamentales de algunas técnicas de Machine Learning así como el uso de librerías científicas de Python

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