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〖课程介绍〗% e0 Y/ X, O8 @4 @
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+ n+ V; m5 l6 [ l' F5 V! L
% ]/ V, {$ ]9 x' f9 e〖课程目录〗
. W" O V2 i" b* E1.Pytorch框架简介
: {4 N( g0 t( ]1 ]+ N2.Pytoch的安装) {2 C! v Z6 E# c& L
3.机器学习基础-线性回归: S! g9 p3 X# ?
4.数据读取与观察
0 _) C" q, H$ t b: n5. 初始化模型、损失函数和优化方法% A: a k) H) Q1 U: r0 x
6.模型训练与结果可视化6 {, \' ]9 Z& _% k* z! f
7.张量与数据类型3 ^4 i/ o* | {% N
8.张量运算与形状变换$ h! d7 Z7 i' J# Q
9.张量微分运算( K4 ]' a9 t) u6 L$ G1 D. p, b8 _
10.入门实例的分解写法9 }' r/ i* d, T; y& f
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
]$ _8 s( }+ O5 j6 b6 G12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
n6 `- u5 K0 i/ W$ n$ @ B' E13.多层感知器简介5 G" X4 N( W4 d1 H% M4 q3 W
14.人力资源数据集-数据预处理
: f; S. b B: R8 p! K15.多层感知器模型创建& e0 {4 q* a; A! D
16.多层感知器模型改写与解释
. i4 ?5 l1 s3 j5 F! i0 E* X7 ^7 g6 w17.多层感知器模型训练
7 T5 S( R; K& l' v9 t, { i18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
3 Z5 Z8 f; I+ d) v19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
4 H1 a* A: M4 z20.添加正确率和验证数据
, T3 b( i3 c+ U) }0 I5 t( v; ]) M5 z1 K; I9 ]* u* F; G6 g
! R& ]) w! e- a# |5 o7 d〖下载地址〗% a+ ]% q: y0 r, X3 ^- y
& [7 o1 b! V) i* X4 [: S
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