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9 ?* m$ [7 M9 d$ I) K0 `' N9 p〖课程介绍〗2 H+ H# V7 T% b, A. `: V
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
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〖课程目录〗
: N# `/ N! \: n3 B0 j6 C( O1.Pytorch框架简介1 P( h, h% E+ z& ?8 b3 G2 z
2.Pytoch的安装1 Y3 A, K* [( b- \: h& n
3.机器学习基础-线性回归
. S4 k3 w( F. _# G! U) X0 j4.数据读取与观察
8 l9 _! A" P g* a) Y9 ]( E5. 初始化模型、损失函数和优化方法# m0 q/ I3 ?! l1 `& `* w& c
6.模型训练与结果可视化6 W) T3 |# ?7 ~' S" x: g
7.张量与数据类型
) q' P4 b2 ]4 z8.张量运算与形状变换
/ ?' W# f8 W: ^, k( f9.张量微分运算- J6 G5 M; T5 E
10.入门实例的分解写法. d! x# \( U0 e% I" D: R6 C
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理% A8 H0 i+ {( L, v# E
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练8 i1 r9 x, ]; V+ F3 s
13.多层感知器简介
5 A& G5 r: M2 T' k2 |1 e. j14.人力资源数据集-数据预处理" L' O; y" v: t9 [+ Z3 B
15.多层感知器模型创建
9 |3 p, j k* \" P" r- F16.多层感知器模型改写与解释
' G6 [! \: Y1 x: I8 c9 P17.多层感知器模型训练
+ {. [' G* W; V3 J7 X18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
# D7 p% K f- W4 m* a19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
1 r) C# C8 V1 E1 h4 B0 s# _: r20.添加正确率和验证数据
9 O9 r9 L+ P0 c9 Y; C; L! U) r4 b D3 u$ Q7 Q2 X
) `6 P; E* m( u" q3 r〖下载地址〗, v3 _/ b6 x4 F* ^: c
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