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& B* s) u+ J8 d+ {% M' A
〖课程介绍〗
! B" x0 ]* Z* W1 _& n. E2020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
2 B5 _/ u: G& G
; V9 S/ l' w6 p; d! }5 |〖课程目录〗) |+ M" J7 F @$ M k5 I
1.Pytorch框架简介3 P l% Y, B3 I7 y$ Z, R4 P9 S
2.Pytoch的安装% f' x0 a9 n5 d, b6 v- G8 T5 h
3.机器学习基础-线性回归
) u4 C! w \% k# P8 g* Q; i4.数据读取与观察6 F, d& \' Z% Z' ?+ T
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
/ s! r9 X: H Q; U6.模型训练与结果可视化
% I: a4 ?8 |# V7.张量与数据类型
) H e I: X- A/ V( f* E8.张量运算与形状变换
4 x9 u0 h5 t& ^3 P! J3 o9.张量微分运算
2 F2 Y( V* }# G& J10.入门实例的分解写法2 P' R; a. h5 t( y, o1 E
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理' A/ M& p3 M: ^1 O3 C
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
. H/ o# s* }; z9 h5 R! t* h13.多层感知器简介
! _, q# s) g- h: n/ B. `" B14.人力资源数据集-数据预处理
" ]1 X# u' t6 `1 x0 E# w: q4 c: C, D15.多层感知器模型创建
- t+ I" v& N' k/ @6 m! q16.多层感知器模型改写与解释
9 P7 b/ w7 U _5 A6 y" j17.多层感知器模型训练
* j$ D9 O! I) p! D" |; f3 F2 c18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载, \! x( y D; L( p7 P$ B4 z
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合3 F) S |* {4 K4 ^' n
20.添加正确率和验证数据
" f7 W1 h- j# d4 [2 k# |1 \( I* r9 z' A6 G' w( \) n& I* W& V
2 A& k, b) V! q) u! r6 ?3 A0 b/ D
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