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〖课程介绍〗1 \& ?1 D) S9 u" [! ]) T
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1 l3 G& c" W/ N! V5 P! F8 f2 Z
* O; m" N4 V1 d! M [7 i5 B〖课程目录〗
3 b/ u$ W+ b% w1.Pytorch框架简介
) \ z7 a4 o2 I. h2.Pytoch的安装
# e |, g* a$ |" y) e" ?1 h3.机器学习基础-线性回归
* X; }0 R" x0 V; q4.数据读取与观察
2 H# e) @* }' [. g5 z; F$ z' J5. 初始化模型、损失函数和优化方法- v) U* ^1 m) z' f; A
6.模型训练与结果可视化
9 ?2 {5 b: z1 s/ s7.张量与数据类型
" w R# Y2 A7 a4 J4 X8.张量运算与形状变换
% k" G: e+ L! s5 U9.张量微分运算
; J, e( @$ Y/ l2 ?6 ^1 j. c10.入门实例的分解写法) R, J8 F2 A8 m& x* k
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
# y4 R# p5 m3 B+ {% L+ W7 I12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
3 ~* A. }: J1 C6 v: l7 t13.多层感知器简介
' N. G6 h8 d {& g14.人力资源数据集-数据预处理7 t& B" E$ ^0 g3 K8 _5 ^
15.多层感知器模型创建. m6 m# E9 z- m2 Z
16.多层感知器模型改写与解释+ _( E- ~& W, P# x% b
17.多层感知器模型训练9 _2 w* H# C7 ~9 z" O j1 Z
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载+ E/ T# M/ {$ H' ?+ f; r2 j
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
# i6 `: J) C5 j, c" G20.添加正确率和验证数据( w9 f$ z9 V: e3 E
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- b6 T0 f# h" c) E7 n, Q& X; X) f〖下载地址〗
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