8 o8 G3 R) I r# R
0 M' U% E. B9 |- D" S& Y2 ~
〖课程介绍〗
/ n$ h) P; d3 g! j2020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+ f+ g8 q5 |6 C2 P
4 b8 K# U1 m4 |5 @0 c- m〖课程目录〗
) i# l4 @ V1 B0 X$ ?- h1.Pytorch框架简介
1 S( Z9 {* d! R9 W/ Y+ _) O+ g7 Q* G2.Pytoch的安装2 X( x2 n. q, t6 @! \
3.机器学习基础-线性回归( K8 M. |/ E. X
4.数据读取与观察9 k$ ^2 d/ `' F" C3 P) ?( q2 ^4 B; S
5. 初始化模型、损失函数和优化方法1 H4 R+ g* q( I- x
6.模型训练与结果可视化
- o6 B! \, j" V f& _8 N- B7.张量与数据类型% y- v- _8 d7 i8 w/ r
8.张量运算与形状变换
y$ ^, I/ B, b" z0 v2 K2 C. V0 t9.张量微分运算
6 ]9 R% C t+ @' t3 ]10.入门实例的分解写法
# l+ w% I4 {: x9 s2 ]; Q11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理; ]# x. `# l6 T6 n. Z+ V6 S% l
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
7 y) B9 @0 o9 T" z, C2 Y13.多层感知器简介+ ^$ |. S- }. g- D+ r& @( X: u3 u) ]
14.人力资源数据集-数据预处理( }" Q n5 X) w7 e- y
15.多层感知器模型创建8 A3 {1 x& G7 {9 V& s7 Y, S
16.多层感知器模型改写与解释
: `8 x1 T( f8 o17.多层感知器模型训练/ ?! l$ o. l ^: k9 i$ B$ C- I! P
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
! Z- q2 m1 G I19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
4 {, b& v& S6 u) J20.添加正确率和验证数据
( ^3 D& t2 m' s0 c% y
: _2 {" G$ s8 S9 a f( R; z8 r. s% f3 L6 p
〖下载地址〗$ _/ {- H8 o: K+ ]- _ x* b# a4 r
8 `( }- X" v5 a. ?% t, @. o
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗' N4 U/ f& e: C7 ]3 ]: ^+ y6 u
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html0 G* j/ \; f5 O" i
|
[复制链接]
