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〖课程介绍〗3 N7 m8 y* ?; o6 n
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# U/ @" C4 u c: p0 S8 V6 k5 D
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〖课程目录〗- M/ {' m. X H5 `& g' v i2 o* G! d+ @
1.Pytorch框架简介6 ^/ a) Y; U9 f6 n K1 x
2.Pytoch的安装
- ]/ ?& h9 R- ~. p: C3.机器学习基础-线性回归, c% `: q' b; v' {( q
4.数据读取与观察 E: V3 |0 }9 Q7 M
5. 初始化模型、损失函数和优化方法0 h. Q( c0 X+ L9 F3 d& |
6.模型训练与结果可视化8 B& N9 b- M& y
7.张量与数据类型5 e( v5 F6 s: g9 T3 R6 E
8.张量运算与形状变换2 A( _2 E) I: ]; \- m2 }. k0 j
9.张量微分运算7 {, Q L8 _6 X8 S- V, ?
10.入门实例的分解写法3 ?. E E- _* F+ R2 P& w: `
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
6 Z) |4 s: }3 \* n& C12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
* W# n" ?1 g, o% U! L3 g13.多层感知器简介
& I. o- @& w C/ j4 R- g G# h14.人力资源数据集-数据预处理- Q7 n: v% P5 p! T- o
15.多层感知器模型创建" n2 ?& j" X1 _3 t# H5 v
16.多层感知器模型改写与解释
, i; Y0 N; @5 G17.多层感知器模型训练
# N: n* D7 F1 p" q3 B. F. U18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载/ ~8 c( A! M. r/ X0 c( ]
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
5 m4 M/ _9 W9 ^$ P5 B9 z2 m* }20.添加正确率和验证数据$ h6 \: l5 P9 o# \4 q! [' ?2 C
. t4 _% e8 Q8 R( f3 ~* n2 I" _0 q
8 g4 q! }3 S. Q. G! n5 R) p- G, |
〖下载地址〗
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