+ l3 z0 ?# N$ @$ k) |
3 T( v$ x: G# d9 M1 O9 J+ C# n- e
〖课程介绍〗
0 r5 l w4 [2 u/ n" d p2020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! x* D- w( Z/ y9 D
0 j, W# i" `" d# D7 I6 @1 U1 a〖课程目录〗
, e1 b" @* q% G7 C. r" L$ r1.Pytorch框架简介
4 O7 R+ C' a; J2 F1 t7 t4 l2.Pytoch的安装+ f) e- O, G" {/ J" X0 F+ G
3.机器学习基础-线性回归
: a. b' k: h' _0 q6 G+ S% A5 x4.数据读取与观察
. B, Z& g- P) a7 S# u" r' M5. 初始化模型、损失函数和优化方法9 c; T8 X+ P) p; a
6.模型训练与结果可视化( R7 d$ p" b+ z5 @6 o" L
7.张量与数据类型
% y: ~+ z/ M9 [+ v: R, {9 Z8 Q7 f8.张量运算与形状变换! n0 E( S* [4 l ~6 O& t! @
9.张量微分运算
; E. T/ T. {- ~" `" J) {10.入门实例的分解写法
& f( R* W1 C, y$ V5 v& A' ?& K11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
2 |! y8 C; k5 }0 ]! c12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
0 ~, k0 r/ ^& H) H' m13.多层感知器简介
% A5 [4 p6 z& i. ]% d3 C& H3 u* m14.人力资源数据集-数据预处理
/ e0 v' N& v& h/ X- X$ j& Q% p& _15.多层感知器模型创建, E- V2 B0 l8 m7 l8 D
16.多层感知器模型改写与解释
. d- w4 x6 P6 N6 O# C, T- Q- v17.多层感知器模型训练, ~- {; `$ P% y
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
+ a8 d7 q: Y1 W6 x19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合1 i( N- r: B% }1 m
20.添加正确率和验证数据! n2 x# [$ q8 r% G# j
4 {: G5 |7 h3 Y2 V
0 y) n5 E$ f8 W/ `* Z# Z〖下载地址〗/ y) u# }6 Q+ y8 w2 h
' K8 e; X5 S, Y4 u% [0 A4 g
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
6 a! t: A+ T7 N. M/ [( i- o6 ~全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
0 J0 Q, N# I" c+ R5 v5 l
|
[复制链接]
