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% i. B. s2 G5 D/ S9 K* ?' l
〖课程介绍〗
/ s* O2 j8 |5 }+ G- ?& E2020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$ W2 Z7 R% W. K" Z/ C+ n. i: h
+ e8 F# k' s. q; J: T4 Y! F) b& f- W
〖课程目录〗% V! ^ R/ m' u1 w- h
1.Pytorch框架简介! V# w A7 n; u/ ^4 }
2.Pytoch的安装
6 _6 x( S. [" F3.机器学习基础-线性回归
8 ^! X, t B3 e1 R+ r4 A& ]' q/ s4.数据读取与观察' x9 j! l+ R d/ G
5. 初始化模型、损失函数和优化方法2 E# D# a _* C" d# X
6.模型训练与结果可视化
2 f' Z7 S0 s, `2 f7.张量与数据类型
+ N* I; A3 |% d! X. E' r% F6 \8 a8.张量运算与形状变换
5 S, Z& T w5 _6 g, n0 h6 s! W9.张量微分运算, ]0 n; @0 t* f" `" r
10.入门实例的分解写法" @! L* L$ `, l1 Z0 A) v
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理5 ?9 h4 t' _2 n: R
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练( A( g$ \7 b( v: u$ k
13.多层感知器简介9 r- ?, L4 b4 h- c* K2 h+ A
14.人力资源数据集-数据预处理) u( k) V# J# v- D2 J
15.多层感知器模型创建
. j* u. U' ]" C6 v/ u6 L8 R) a16.多层感知器模型改写与解释. `( s; z% x7 G+ P* U
17.多层感知器模型训练$ Q/ c+ L- w8 v) x
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载* z, L$ d7 B1 y, [
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合4 F) M C; e+ J& q C' e. k( Q
20.添加正确率和验证数据
5 Q4 a6 U3 Z2 V( A. W @+ Y; L* Y1 _, g. z! n! R9 U1 Y/ ^( u' C& A1 n
' I$ T9 ?% Y" G/ L$ h8 b. w〖下载地址〗
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