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/ f3 s( ]. E; [3 |〖课程介绍〗6 k0 R" u# `! t2 ?8 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
+ y# H( n- j" e3 [. }9 R6 S" Z3 T$ S
〖课程目录〗
0 k1 {' J8 a% y" \$ e$ m. H1.Pytorch框架简介
( G) S3 A! e: W2.Pytoch的安装5 c$ t* r7 M- D$ N, D
3.机器学习基础-线性回归
: y8 \9 o, {, j0 F1 L: t4.数据读取与观察
5 j# g$ g; A0 ~9 D0 S6 H5. 初始化模型、损失函数和优化方法3 {5 N8 W/ i% Z
6.模型训练与结果可视化. A7 d; f, |' o z
7.张量与数据类型
: ~" d; Y1 k% W$ F3 x: Q9 [" r8.张量运算与形状变换9 p! d% p9 J p: d4 r- D( C' q( O
9.张量微分运算
) A# q- v& | o, K! D( G10.入门实例的分解写法
- v+ M+ F) ]9 }11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理; v9 Q! K8 v O! d; e; p7 K, G6 O! ^
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
( q3 J. J# p) i" Y' E5 {13.多层感知器简介
: c L7 j+ e" _8 m# g14.人力资源数据集-数据预处理
, }6 o8 T$ E: T6 d" W( |15.多层感知器模型创建
0 |/ ~$ E0 T$ v* k) X- s8 {2 P! e16.多层感知器模型改写与解释0 q+ P) {7 R/ Z5 a
17.多层感知器模型训练4 f; [( Y2 S) @- q$ x1 }
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
6 T1 U* b# \/ D) ]2 C19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合5 z; e7 v& r, P, T& {/ Y6 D7 Z
20.添加正确率和验证数据
+ {. m( \- `5 f0 F
7 H, I/ x! T0 R# H; d4 z. l. g. i% w7 f& t0 v
〖下载地址〗
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% L2 t4 h6 ^3 U" ?( ~: f〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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