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5 v" x9 ~: V3 I; a! k〖课程介绍〗& W2 [! a' S6 z$ v% C+ ?# F" d( W
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
+ G$ c; D3 q* V& P) L G: O4 [# {; h+ F" e+ s' N' T9 r) {
〖课程目录〗5 @' B- p7 e- u& w
1.Pytorch框架简介, o. g8 z: A/ y( k1 u$ }
2.Pytoch的安装
0 T' V5 h4 m; k. B7 _+ Q3.机器学习基础-线性回归
# N) x7 A, H( Q! K: E% P* U4.数据读取与观察5 [# q7 M9 E9 g% S B; ?
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
" \5 _& R6 ~4 `6.模型训练与结果可视化
* _ g: v P7 c6 X# T, y7 I1 M7.张量与数据类型$ b# \/ E3 O' S, b+ X) p
8.张量运算与形状变换
! M3 E+ @8 E- |! `* |9.张量微分运算, Y9 _; m% k0 j/ A
10.入门实例的分解写法0 B! ~: d, D# M$ W' `) J$ C
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理, z/ J0 G. ]6 a b: I
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练; c' @1 Z# J4 A" k6 S2 q- T
13.多层感知器简介; Z$ x, S: T0 c& O
14.人力资源数据集-数据预处理$ i K7 J0 _& d6 D2 T. [
15.多层感知器模型创建
& {8 E' o. J' g T% G# Z5 W16.多层感知器模型改写与解释$ D/ Z, J( t1 [4 `; r+ |
17.多层感知器模型训练
8 E* i% F& c; L- R) Q( T+ ]# h18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
2 x& a2 P, V' C/ C) X19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合' W4 F7 t# q9 ~( o3 E
20.添加正确率和验证数据
& Q3 m8 p" D) i6 F/ R) X* W9 w% G+ b# u8 Y7 [4 Y
' M- H* h- U. [2 f+ A% ^$ O( z7 ^4 R〖下载地址〗
/ H4 q+ M+ n" ]0 a- T' C3 f g, b4 t/ x! x* G& i
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