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〖课程介绍〗
5 E( s V6 I4 o% a8 s6 p9 M2020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
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. q1 a( E8 W" D, E$ N$ A/ v% m〖课程目录〗& X l! X. }% W
1.Pytorch框架简介
, Y. a4 Y& H! C* i2.Pytoch的安装; Q2 W! @* t* m4 z
3.机器学习基础-线性回归+ S/ C: q; a& S- i8 n% N9 ?- l* ?
4.数据读取与观察
4 a' v7 {3 t* y4 c5. 初始化模型、损失函数和优化方法
* v+ ^9 C$ Q5 X! ^9 O6.模型训练与结果可视化" ^! P5 k% Y5 g- Y
7.张量与数据类型2 v% g% }: }* A* j0 [# Y+ X8 }
8.张量运算与形状变换
6 D& Z+ e8 @! [- o9.张量微分运算
! {& ], z1 s; v6 x10.入门实例的分解写法
" L9 |% S [1 M9 @9 Y11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理) B1 s$ m' ~" ^ y6 c/ R F
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练9 G1 }' Q3 [# [6 T4 {
13.多层感知器简介
: v6 S! _+ K& ?' H4 \+ w' s14.人力资源数据集-数据预处理( P. G4 D9 J' l) k' o
15.多层感知器模型创建! W0 j) ]; r! ]
16.多层感知器模型改写与解释# y h! J* ^# s
17.多层感知器模型训练
/ H2 g3 {! _' O7 o) i. o. D18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
8 v! H) [; w, y19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
; I- {5 ~6 W) u6 V20.添加正确率和验证数据! W. D; [' w$ `) V8 |6 ~4 t2 P9 Y3 v! h
2 u9 f6 [! W' X' [$ w5 y
" q' l( S* Z: Z+ L3 Q0 Q+ Y〖下载地址〗1 n0 m# T6 Z2 k+ i0 r0 |
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