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〖课程介绍〗 T0 Y c l2 l* C- J! C3 i
2020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
3 S/ c; s0 J3 d& }+ n6 d3 }2 M( x& b- q7 |
〖课程目录〗
# B1 \" i4 M) C; L- G1.Pytorch框架简介
* s1 h( A# s3 @ d8 R2.Pytoch的安装
% P2 J+ w6 ]3 V. u' X3.机器学习基础-线性回归
/ H* x3 D) @6 g& n, F4.数据读取与观察
0 B6 R1 k3 ?1 B6 l ^; f) V5. 初始化模型、损失函数和优化方法
& w! h" o9 A) g5 M3 l* U# c( V6.模型训练与结果可视化
* C$ g5 q5 x( _' M& t$ b7.张量与数据类型- X5 j: C7 j0 v# f+ @
8.张量运算与形状变换( h9 U7 S) v) J2 V) r+ r5 h
9.张量微分运算$ i1 P- X7 [; O+ R' n% N
10.入门实例的分解写法3 y) T% s" n3 a& [( O
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
9 a& I9 a0 O% Y" _) U! h12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
, e0 e& Y6 c( D# W13.多层感知器简介! v, {; b6 T( t; J0 [4 I2 a5 O
14.人力资源数据集-数据预处理
6 m' b$ V2 V. G15.多层感知器模型创建* t C8 X4 Y4 A+ e) P5 n0 D* k1 }
16.多层感知器模型改写与解释# R9 R$ n) J3 f1 _. e) X) m" [: E
17.多层感知器模型训练, \8 ^/ H: j$ t1 w8 ?6 W& ~% z* l% T
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载/ V9 q8 ~) Z4 v2 U
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合. T/ s/ R8 a8 m" }# W, D
20.添加正确率和验证数据8 I- l9 c' n6 F) I/ T( f
0 \) r) p4 c/ ]& S# d. q6 R- N# C' D4 R; D6 B8 r; S+ {
〖下载地址〗
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