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〖课程介绍〗1 [4 |3 }6 F+ P* ^5 i& `
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
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〖课程目录〗1 F+ g1 W+ r u4 J. G
1.Pytorch框架简介9 y9 D3 z: h! l1 I6 x
2.Pytoch的安装9 H/ X' Y$ j) \" X, n6 Z& _
3.机器学习基础-线性回归* O0 l! |! S/ C5 p8 [
4.数据读取与观察% U1 k+ L% {5 S' s, s K9 L3 h
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
* U6 S3 D" g# b5 z9 r6.模型训练与结果可视化! \* g: B+ W5 D
7.张量与数据类型
" F k7 L! z, c8 A8.张量运算与形状变换/ v! C1 W8 ^/ G0 |. t2 j$ ]; U4 X
9.张量微分运算
8 V: @0 Z9 }2 a) Y10.入门实例的分解写法0 ]% z& x9 ~% o! P; W, b/ x
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
3 [8 w# l# M( Q6 p, N12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
& @: ]# b3 x+ Z" x13.多层感知器简介& t( C* k2 H n
14.人力资源数据集-数据预处理
" A1 J1 T* C# X6 ~4 d15.多层感知器模型创建
' z* U6 w& p3 l16.多层感知器模型改写与解释
+ q+ E/ U7 L4 D: e" F17.多层感知器模型训练
) N; i" V2 p, w6 d" C18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载& s) m k- r! W! _ H
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合 u# D. e1 v0 a4 s- J7 ^* z, c7 _
20.添加正确率和验证数据, t, L2 O9 w6 K$ t' r$ F
& c0 S7 O E( u/ k0 H. F6 N7 R+ }, q" b! a, q1 o6 b( Z+ j' }
〖下载地址〗" O" F) \; b4 _' i5 u
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