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& P! R% X- y3 ]〖课程介绍〗; A r9 d) K. J& f' }/ _+ Q$ G
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4 \3 x( u; r- C% m* s) u
* T- A0 o P% m! C〖课程目录〗3 v2 H' y' w3 m9 p/ S2 F# B
1.Pytorch框架简介
% [3 V T z& h% F5 h2.Pytoch的安装
3 f! f, T3 W2 b( L6 W# m3.机器学习基础-线性回归
2 Z7 F$ m! Y) ?+ A4.数据读取与观察
}; Q+ h! d+ c5. 初始化模型、损失函数和优化方法
+ W- Y P. h2 d$ j v1 g, X5 X% K6.模型训练与结果可视化
1 Y" E4 l- w% T, b+ O/ s9 z7 ^, ]- R7.张量与数据类型
$ t1 w+ i" \. f' A0 V, ]0 M; b8.张量运算与形状变换) k& I. d% q! V; b# R. _! r2 p
9.张量微分运算3 a: D! O$ K" F, g% e5 [
10.入门实例的分解写法5 u& D( T8 C; U0 r0 f X5 O
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
( w( P3 @) R9 @2 a4 R+ A12.逻辑回归实例——模型的创建与训练) C& |- k2 j! m5 S+ i; T2 ?: y
13.多层感知器简介
$ A9 L% Y0 {' L) |9 J14.人力资源数据集-数据预处理- w3 B, @0 v8 `3 D: n& G% ?
15.多层感知器模型创建
/ S1 f$ G |0 ^2 x: i" w16.多层感知器模型改写与解释
2 ]5 O) @- k H& r17.多层感知器模型训练+ V# W5 x% z# y+ j# H2 @1 O
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载( K2 N$ F7 n+ L7 G* B
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
. ~* I+ u7 N3 C20.添加正确率和验证数据* C6 p. y" c9 O! Y
: z. }1 ^* A# `& D; e8 j6 R% |5 b+ ]# W& W5 I `6 F
〖下载地址〗- ~3 R, q7 s6 G, n
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