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/ c# e, j, A Q2 z' W) |〖课程介绍〗
" C' T& C1 |! v9 m2 {9 J- J; [) K2020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
% F' ?5 L. h5 a. L; g. t
9 v, U7 m( P! U6 Y# w〖课程目录〗7 D8 X7 N m% T4 v9 _3 p
1.Pytorch框架简介! {/ m1 Y! C9 {/ m
2.Pytoch的安装6 |7 D9 ?! P1 @) t' ^
3.机器学习基础-线性回归! E9 Y& ~& ~7 N7 g# b
4.数据读取与观察' B/ }' H! x/ X# M0 V/ U* H
5. 初始化模型、损失函数和优化方法; m# {/ L8 z5 Y, J7 T
6.模型训练与结果可视化- m6 j N( s }
7.张量与数据类型, K: [7 l9 A% z. ^
8.张量运算与形状变换
; I$ D0 y2 w v4 P5 _9.张量微分运算2 c3 e L5 @5 k* J
10.入门实例的分解写法4 r: S8 M1 X& C4 T ~5 h3 @: G1 m7 ~
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
$ W' ~8 Z8 U) ^# c12.逻辑回归实例——模型的创建与训练& Q+ Z h; `& l3 L" O( T6 g9 E: ?
13.多层感知器简介
( S) ? L/ ?3 z5 Z14.人力资源数据集-数据预处理
) R, H% [$ w# G5 J15.多层感知器模型创建% M$ b! N& a B# H) Z
16.多层感知器模型改写与解释
5 g: `. x: @! p8 n17.多层感知器模型训练
N% p3 k7 n! I/ o18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载& }% O1 i- X( h. Y" |' v" D& b t0 r- ~
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
" h+ M/ n! u! g7 u9 J20.添加正确率和验证数据) J2 S# P- q2 l' D# t
* Z5 }4 y9 ~* K. b ^8 @0 G8 ^0 V8 @3 x7 I& [3 X: w2 T! Y6 m
〖下载地址〗
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