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4 a6 P; g* t* G! J1 X. {1 l〖课程介绍〗* s" v+ A+ }; O1 v, u7 S4 y
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
7 h5 M0 ~" G, e- k9 q- A" s: g O$ \/ t8 W( Y# b( K
〖课程目录〗
$ z6 D; M% C1 q, T* X) m; ~/ I1.Pytorch框架简介
9 s- O7 Q: J5 h- h0 }* q5 z2.Pytoch的安装- r4 x | I9 E3 c3 Q
3.机器学习基础-线性回归
, V: C* K0 D, _8 B4.数据读取与观察
" d9 [7 v1 D4 |5. 初始化模型、损失函数和优化方法$ j) F5 u5 S) G# ~5 c0 f
6.模型训练与结果可视化
& N- [( C/ o- w7.张量与数据类型. g+ I X& F- Q- d. ]
8.张量运算与形状变换! L- Q; U- e# g) I) \
9.张量微分运算
: ]* }9 o# b7 J; }10.入门实例的分解写法: n0 H6 |3 k$ j4 m. m8 N- S9 ?
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
8 E: w8 q! l9 c7 v" p) Q12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
3 l! U- {) G5 U3 e7 ?1 h0 q2 t13.多层感知器简介
: Q: J6 O2 @, q- E: W0 f! d9 A8 Q14.人力资源数据集-数据预处理$ i. B8 E7 G- \4 D
15.多层感知器模型创建
4 \4 c6 ~; `( B0 ~; `! I) _16.多层感知器模型改写与解释
( R* v4 j7 H) s6 O1 O# `7 g) m17.多层感知器模型训练
" S( s7 ]' q2 P$ h. k18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
* g6 N( ^& k) j% P( V3 C1 n! J% _$ A19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合$ X- ]8 f8 K2 h9 I" q2 x
20.添加正确率和验证数据$ y3 W. `9 w- E+ x; O/ O
' e# W# m0 \$ ^) O+ I
" M1 b; R6 i, |5 o1 p( E/ C$ a〖下载地址〗
/ u# a6 N' z @1 h1 Q7 F9 D" L2 x* p6 O0 {3 S& g: x2 d
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