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& w) M4 x$ C* u% A' t% O% p2 J〖课程介绍〗
0 `: O2 s+ y! m0 Q2020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1 m% A g8 n$ G
* `9 j+ a6 T: E- x/ ?( w) o' f
〖课程目录〗
* \; d; C# H! H1.Pytorch框架简介* I; |* @5 g" L/ Q6 W
2.Pytoch的安装
2 h. B& t6 p; N3.机器学习基础-线性回归$ C; o/ f( {6 G8 F9 q0 s
4.数据读取与观察
" M- x0 E, A; ^& P0 t$ P( w7 d5. 初始化模型、损失函数和优化方法* s4 b. A$ t4 m. V. N
6.模型训练与结果可视化
$ n9 F% X* Q, I. T7.张量与数据类型/ v) a& E, X3 J1 D- g; `( W4 J/ O
8.张量运算与形状变换
! z' c4 c* m( f9 e1 ~6 ^" S9.张量微分运算
& {+ V% ? C, u6 d! ~& ^" B4 {/ o10.入门实例的分解写法
: j$ O |2 }: l) o) C11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
, \; A& v. L2 M! n! U' j8 @12.逻辑回归实例——模型的创建与训练5 i9 ?! [) I7 ^
13.多层感知器简介; h. W7 f, ~2 p+ V6 p, q c: V/ K
14.人力资源数据集-数据预处理
3 N5 F/ K2 Z% x# N q8 x" ]$ Y15.多层感知器模型创建
8 F" m) w; c" ^5 J9 J16.多层感知器模型改写与解释
6 A# u* u5 B* c G+ d" v17.多层感知器模型训练: }5 r! L. U, S3 c
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载. n: g* d, B& i3 l
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合3 c6 I0 f! o& U# S2 U2 y
20.添加正确率和验证数据
( f0 {; S3 r$ d; l* `) A$ T9 @: I- M: ]
7 `0 i0 Y( }. l% y! s. y5 _〖下载地址〗' C" g5 b4 }; M6 R
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