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4 K/ A0 ]6 H l- F3 G〖课程介绍〗
3 C5 H/ ^0 x3 P+ j! B# z: 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
8 B. M7 U( f& C8 G, E; ]
. W2 H8 |: \- ]7 |〖课程目录〗 H* `( m. j( t6 A) ?
1.Pytorch框架简介
- w9 G; ^3 w* p2.Pytoch的安装/ a- {3 t, h1 |: ?$ M/ {
3.机器学习基础-线性回归. @% K9 i( E" Q" z- {- I" E
4.数据读取与观察
6 N' L7 b# k/ n; Q5 h% l g5. 初始化模型、损失函数和优化方法5 {, X5 Q( W+ s" u
6.模型训练与结果可视化4 z9 b, I' ~* Y5 R! u M
7.张量与数据类型
2 h1 z1 B6 z2 f; G5 V7 P8 J( R8.张量运算与形状变换
+ v8 I$ O: k1 O4 e6 H" ?" G f9.张量微分运算
; T& E0 k) f) `! u7 I% h10.入门实例的分解写法& |; q& ?( E/ _/ i
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
8 @" _2 k- y0 H( F$ x4 X) s: s% y8 s12.逻辑回归实例——模型的创建与训练+ n+ b9 a% @) e( y$ z4 I2 {. R
13.多层感知器简介- X1 U- C" Y- w. d' {
14.人力资源数据集-数据预处理
! s {) W* g% l; i: D* e* _15.多层感知器模型创建! K9 x: g1 `* [0 ?8 e, [7 {1 d
16.多层感知器模型改写与解释
/ m1 V5 [3 V! }7 S% r6 X17.多层感知器模型训练
2 Y% n/ A8 S- B9 g* B: u18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载 Y4 I$ \; H8 c7 K; `4 q; A2 J3 D
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合/ b* ?# R$ j6 k8 H5 p
20.添加正确率和验证数据. p. `$ h/ u: H) t/ C
: e( I( ?/ U4 d
1 p u- S `, O. p4 G〖下载地址〗& I1 E* K' k3 |6 x8 |+ {$ v
+ v( W& K6 e5 B- X+ Q! J" t〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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