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% q" p" c/ p+ i0 A( M; ?7 D# G7 \〖课程介绍〗* F1 _1 w4 A" H1 H. T0 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; Y) [1 d" h W& L1 F
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〖课程目录〗
; n- d4 T8 l0 h( k1.Pytorch框架简介1 w# C' f) h5 r" N) [
2.Pytoch的安装
$ s: G% W4 L' D) u. O* F& e( F3.机器学习基础-线性回归
" R, ~ F/ R6 G7 o: m4.数据读取与观察- W0 Q& t# p9 q/ x
5. 初始化模型、损失函数和优化方法+ s3 [2 U+ o/ y9 r
6.模型训练与结果可视化
9 ^. c* y4 Y7 @) X% S7.张量与数据类型
4 u; b3 j. P% J& p2 D8.张量运算与形状变换
, w) E$ P+ A/ F% m1 [* C: ?1 K9.张量微分运算6 C" }$ } q3 [2 ~
10.入门实例的分解写法" g( q/ s# B$ F0 U
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理: \7 Y2 D: b7 t
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
8 D. a9 y8 W: O' x1 \) w6 A13.多层感知器简介0 a/ r. @# ~0 Z9 w- ?! u) x, _" A
14.人力资源数据集-数据预处理* ~) Q R; W* Z! i
15.多层感知器模型创建
5 l: f7 N! W8 Q) ~16.多层感知器模型改写与解释# N3 d5 \- B7 s! d6 c7 t! \& q8 V
17.多层感知器模型训练
' |6 f6 Z% d$ [: Y3 j18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
$ q; a0 y8 S& ~19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
! s. D ^2 C/ i) s$ z6 w20.添加正确率和验证数据
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〖下载地址〗0 ~" r* j; j1 m: R9 A
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