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- r. C- `+ o' o5 m6 P〖课程介绍〗2 R- g1 ^" _9 \
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
& J; E0 h9 r+ m; @! y5 G6 G2 ~9 N8 m1 H4 g" T. U+ M
〖课程目录〗8 m* A( R/ n7 \ Y
1.Pytorch框架简介
5 j8 X" y) r) I, t, D. y2.Pytoch的安装
8 r y3 T8 n( `3.机器学习基础-线性回归
2 ^' ]4 l, L- S2 }* X% [4.数据读取与观察
9 {% y* Q J+ U5 I2 w1 X5. 初始化模型、损失函数和优化方法
6 N6 a( B I3 x- F: i- q6.模型训练与结果可视化
$ ]# G3 ^1 y" X7.张量与数据类型
: Q2 p# X! R; \! ?" _1 _" Y- W3 P2 L8.张量运算与形状变换! ]; v, r% D- _+ u
9.张量微分运算* e& F. V3 y, N+ L h* Y g) ]
10.入门实例的分解写法3 @ t! U" ^ w8 w# ~5 [
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
7 s" R i4 J, d8 y7 k8 {$ R12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
9 C1 H \; r2 O" t8 ]& K13.多层感知器简介$ b! n5 U, N. Z, \+ Z7 W0 N
14.人力资源数据集-数据预处理
; w* |' n8 J6 O. O( v15.多层感知器模型创建+ M; V! A9 V9 \
16.多层感知器模型改写与解释% d/ c: v9 i1 M8 b* o! ?% ]1 w
17.多层感知器模型训练
; g! ~) \% s9 u: K9 W18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载7 ?1 f* ~, f" L, N7 Q1 v# Y% c. C
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
/ p6 \- i! x, P! I7 n20.添加正确率和验证数据8 N, y8 c1 j U
; C# O" {1 f0 z8 Q
" l* o* ?' ]5 H( L! S. C( s+ [
〖下载地址〗& S# m/ _7 _/ |! Q' H5 c' y$ }$ z
% x4 M8 Y+ T# y, P9 k- p〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗8 R( t2 z3 W, a6 I: N1 i. }' Y; V
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