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n4 Q+ y% h; L; M6 n: K
〖课程介绍〗# H5 ]$ u6 }1 I& q5 k8 V
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
1 o- x; m( m- b, _+ x9 V. h
& [" e% n; ~+ x! w! n" v0 M! w〖课程目录〗7 o7 i8 F# ], Q# y% d; S$ e
1.Pytorch框架简介) d3 ?7 f* F; G8 U- ]9 \
2.Pytoch的安装
" c% Y3 N; m6 `" K3.机器学习基础-线性回归
# n2 d1 A7 u; v4.数据读取与观察
; }6 d) y8 p2 A9 ~& ~5. 初始化模型、损失函数和优化方法
1 K- y# F" L) `# ~6.模型训练与结果可视化* a( s8 t' r2 a
7.张量与数据类型* l9 L9 ]! w& c2 O& c' i& a
8.张量运算与形状变换4 E% |; `5 s" R+ L) L
9.张量微分运算5 k, N) J5 R0 _. r S4 ^
10.入门实例的分解写法, _+ v5 N: _, l9 P( a6 N9 R
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理( Y) Q: I- ^8 o
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练3 q" C& q. k+ E" C& Q" ]
13.多层感知器简介
& u0 H2 {3 c. F* j- U14.人力资源数据集-数据预处理
j8 J/ Z; }0 l. d15.多层感知器模型创建
9 A# d# p$ `4 v5 O) G16.多层感知器模型改写与解释( [6 t! N$ ]1 T' f) y
17.多层感知器模型训练. }2 R, l- f) i$ |
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
9 p5 h7 F+ [! J! d- T19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
: j- l, _1 K$ s1 ^* S; `% m20.添加正确率和验证数据: X* {& C# l6 ~& E8 a8 ^% R
8 z# i$ p: E3 G
# a2 A- j! r3 o( ]& h, o! {. p
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