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1 J2 E' m4 S+ P' K1 v, j" w! C〖课程介绍〗6 {3 b. }& h, k, Z8 ]+ C8 B
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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+ p0 ~3 h, I- q% E _& [〖课程目录〗2 ?# o' _2 ^& |* A
1.Pytorch框架简介
! j0 Y8 s: K, `: ~# }3 _: Z2.Pytoch的安装: X" G: g, j( O: c
3.机器学习基础-线性回归
& x& T% A( d# q: @. p3 D4.数据读取与观察
& L, c' O6 R* [4 l3 a' o5. 初始化模型、损失函数和优化方法
c u4 s" n- ~0 Z6 N6.模型训练与结果可视化1 U* ~0 d5 Q; `6 w
7.张量与数据类型4 t% r5 w0 b0 l t6 l
8.张量运算与形状变换
) M) Z% w( l0 I' K- i2 R/ R7 j9.张量微分运算
& i5 H# g7 Z4 A5 G) S$ Y3 n" A10.入门实例的分解写法* t9 M# `9 e# u# I5 U
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
- }1 h7 j5 V8 v1 F$ i: j12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
$ `# S: J7 C- G( @& s13.多层感知器简介3 v C# X' ]6 L, X) r* _
14.人力资源数据集-数据预处理) f2 m' D! @) j" ]1 \
15.多层感知器模型创建0 ~' g6 T$ m& L
16.多层感知器模型改写与解释
! r9 u, [+ U$ b2 v2 C z3 _17.多层感知器模型训练0 T' `) i% g% [2 S# i
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载/ M- `! A. E0 w
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
9 a. L: v7 k$ M$ x0 d20.添加正确率和验证数据
* n4 H; k( z f, i( W6 I* @# P4 M. U1 i# D9 U1 v+ X/ m
9 n- Q" @+ {9 i* Q3 _〖下载地址〗
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