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〖课程介绍〗5 J" a7 G+ n7 e+ D3 ]+ w) ?
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 k8 { O/ b, Z1 ?' e+ d$ M2 o
) G, N X' W# H. [; C- v+ m& H
〖课程目录〗
0 `9 J5 `% o2 L) ^: h5 U1.Pytorch框架简介
+ a# f0 n* B7 q* R2.Pytoch的安装* W9 e4 B- B5 p m, r( Z8 k5 O) Y
3.机器学习基础-线性回归
+ V0 J& J: a% g& x4.数据读取与观察! J0 G k" P& b# M
5. 初始化模型、损失函数和优化方法4 d5 ^5 p8 }4 C5 k
6.模型训练与结果可视化+ o! i6 V/ {. P1 Z) L3 M
7.张量与数据类型
% m4 x* r$ L6 Z0 `5 U, s8.张量运算与形状变换6 l9 c* S+ J9 a& g
9.张量微分运算
0 n5 h8 [$ _) d10.入门实例的分解写法# n' Z% Z6 Y7 ] A3 s
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理2 R+ f. r) w+ ]# n) H8 C
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练& C3 f4 T: V$ z6 J$ s. L! Z3 c+ V5 }
13.多层感知器简介4 n- F7 M7 P# ~- N
14.人力资源数据集-数据预处理
v* j$ r, Q/ J) `% u15.多层感知器模型创建& X1 N% ]% J7 }
16.多层感知器模型改写与解释
: r, C' C; h0 Q2 W17.多层感知器模型训练
+ C. e" A$ ]7 C$ @) s I18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
5 }: E$ f5 L; H; R4 l1 D19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合$ x3 T) {0 A! |4 E% |
20.添加正确率和验证数据8 i9 d: J9 ]% [2 M$ Q5 a* E9 F- q
" B' q6 c4 r* C6 Q) b) _% `
5 ]4 H1 T& G" r' @' Z8 r8 D% v〖下载地址〗5 i! P; r8 Q5 z, K! Z
) z) W" z+ h. X/ o/ @" E0 x l5 p- |〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗% o" X$ m1 F3 |+ | M- o
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- f) c8 _6 n3 o, e' [. Z
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