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, o; a. R( ], z& ]〖课程介绍〗, a! m: d& d ~* \
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
" A" Q) K' `" X$ p6 E) m4 u( l8 H. i
〖课程目录〗1 d% X9 C8 T# J" Z: c: n2 K, V3 o
1.Pytorch框架简介
1 `, d [+ _% F; e8 N! T ^2.Pytoch的安装* H P& T3 x$ _/ c/ d0 B
3.机器学习基础-线性回归 d) d* z1 I7 r7 M7 d5 v
4.数据读取与观察4 D) A0 i( u4 \* W" z
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
4 S5 I; G C7 X( ^6.模型训练与结果可视化
E2 r/ r V3 S8 B* e% l1 @9 |7.张量与数据类型8 w+ _& G6 }2 y! A9 w- n
8.张量运算与形状变换; _+ P6 Q2 T |; G+ J% R
9.张量微分运算4 U( Y% c' I: M( C- Y8 Y* w* d
10.入门实例的分解写法9 w, R- T F! Q, \/ R6 I' x% F1 [6 L
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
1 }( V/ ^& O9 `+ q12.逻辑回归实例——模型的创建与训练: t! R$ z; f$ I& r1 J c
13.多层感知器简介, k0 [8 K: f5 M" j: x
14.人力资源数据集-数据预处理
% E: U+ r3 p6 m5 U6 n+ G0 Q15.多层感知器模型创建
7 d* h' N! h$ @16.多层感知器模型改写与解释
4 m" J/ D2 p$ _17.多层感知器模型训练6 }" |/ p1 J" k+ m( R) p
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
% J0 u& N9 r$ p/ S19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合# o! q( t- b' }# j
20.添加正确率和验证数据
" H: E* z/ Y$ K' d! ]& r9 a2 w. p5 ?
# i U# d! [: C% h. L8 m: S4 S
〖下载地址〗
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^7 n; ?! S2 L5 a3 a$ d〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
9 q) c3 b5 ^8 m: R0 J( r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
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