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+ z7 N# K! B( i% Z# U. f+ |6 n2 {〖课程介绍〗3 C1 E6 f9 M+ ?% T0 c2 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$ s4 ^' B/ O6 W) b( ? T) A% w. }
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〖课程目录〗+ ^& `8 ~; m- _( P
1.Pytorch框架简介( \3 Z4 f |7 V; x2 F
2.Pytoch的安装( ~2 ^! R9 j$ o2 F* ]9 `& E+ |3 L
3.机器学习基础-线性回归
# P" j5 ?* n8 ~0 @8 F: d/ X4.数据读取与观察
& C/ a0 @ Y1 {4 p5. 初始化模型、损失函数和优化方法3 j' x2 e+ I7 S& }, D
6.模型训练与结果可视化" r# b* v" s/ M0 G, O% Z* T
7.张量与数据类型
& H4 e( H; E9 K0 {8.张量运算与形状变换
' L( U5 E- j9 s% ^. s1 |9.张量微分运算
3 X9 b0 g0 f* a" [10.入门实例的分解写法) T7 W) Q# u8 F; Y
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
% N! q/ ]6 j+ k+ J5 o12.逻辑回归实例——模型的创建与训练. w/ ?9 d& H7 a6 v' F D
13.多层感知器简介
) u" Q: Y% Y5 s14.人力资源数据集-数据预处理4 h4 z s; M& m/ q0 {# z6 B
15.多层感知器模型创建" ~, x2 r# a8 L% @
16.多层感知器模型改写与解释6 B5 d$ g, |3 @4 \0 q1 L G
17.多层感知器模型训练! [; ^, [6 b1 w) g
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
9 V# g' S* @# R( P: b1 D" U1 H19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
$ `6 G+ g9 s) H+ ~20.添加正确率和验证数据* S0 v0 G# t2 j+ H
! v9 M {$ t& G9 D# k g7 S4 R
: O& {. o1 q& m0 S9 l6 {〖下载地址〗
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! \7 y1 m* {$ P- \) Y. F3 O( q7 k〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗1 c; ?! R+ q8 G2 k2 F8 _
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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