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〖课程介绍〗: h2 s \, j) }4 f( d5 k9 O
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: Q& v4 U, z2 X+ e( U7 Z+ d. B
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〖课程目录〗4 [" |3 E: D3 l( p; t
1.Pytorch框架简介/ e. P" h5 i, N9 P$ j& r
2.Pytoch的安装
' D0 C# _' v, O9 W" H3.机器学习基础-线性回归
1 D$ y$ P2 s6 x' a( r6 m4.数据读取与观察. R# _5 L1 N2 P" ?9 d
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
7 O; W7 A% d/ w9 B6.模型训练与结果可视化, D- t. ], O. b W9 E2 ]' t
7.张量与数据类型
6 h: f) x: q5 _; W! ~3 h8.张量运算与形状变换
9 A" D1 `2 d! h9.张量微分运算
& Z, r5 _/ O" V3 k3 ]: n+ `10.入门实例的分解写法% r i+ w; o8 [' O( b% M$ }
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
! B3 y4 D, N6 ^12.逻辑回归实例——模型的创建与训练, F! {0 u* o- T7 K- N
13.多层感知器简介8 i* O( m4 ^1 Y! F( o9 R, Q2 x
14.人力资源数据集-数据预处理
* D* ^" w2 q) k& z' g6 }15.多层感知器模型创建( s* \& k$ d3 ]8 z5 m( P- Q
16.多层感知器模型改写与解释
" M+ k, o! g0 l h U4 ?17.多层感知器模型训练
# i! T+ S, y' z G. w- J: [18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
/ O5 S3 l8 W* v9 u% z2 O+ G19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
5 t. a: O5 _/ K! j20.添加正确率和验证数据. E7 a7 A1 s7 C5 K" _
: y) X; b: h; e# Y/ P" q7 x6 z
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