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& F1 m* h; |6 J〖课程介绍〗
8 m! U3 W0 j d9 D! Q2020年全新 Pytorch 深度学习入门与实战，2020年最通俗易懂的实例课程5 n: J* G4 n4 e; {/ ^
, O3 G* {! ~" t' a7 z9 X〖课程目录〗
: @/ D5 j# K' T1 f% v% U) I- u1.Pytorch框架简介
6 K& E- K/ `. _) n2 x, {; T2.Pytoch的安装9 c& b4 Y7 d7 H0 q( i$ d
3.机器学习基础-线性回归
7 y# b% J& t- @( D5 p4.数据读取与观察
# k6 |! f2 B. }# @6 P8 S3 O5. 初始化模型、损失函数和优化方法* X4 N; F/ l; Q
6.模型训练与结果可视化. d2 L0 w& y# n8 l* p- u
7.张量与数据类型' C3 `; Y) n# T' c, v4 g9 q
8.张量运算与形状变换2 h: E( j$ U: @/ ^' T7 {! |1 A
9.张量微分运算 q7 ~% x/ U" Q( `8 [2 {1 Q
10.入门实例的分解写法
; A1 G: o4 f5 E4 n, w# h# m- F% D11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
3 S6 O; s; a3 `* z12.逻辑回归实例——模型的创建与训练. ]- l: j* C6 i/ v
13.多层感知器简介! i$ z2 b' A0 f& u
14.人力资源数据集-数据预处理
- ?9 D/ }0 H5 A3 _15.多层感知器模型创建
/ m% _# k8 w+ M3 q |0 j5 v/ |- u: p16.多层感知器模型改写与解释
% \' p/ \7 B0 b1 y+ E* t17.多层感知器模型训练. p$ {9 P3 W$ d
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
) l6 y, k y' E/ n p. M19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
* j n; a, k3 L20.添加正确率和验证数据
2 N! v5 P7 ` Q, o2 U$ T& w; u2 U6 D# d' x4 ^
: h+ g6 K" y+ O! d, m
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