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b, b: p$ w2 c〖课程介绍〗+ i; S* a7 _, i+ S4 l6 f7 s; S$ a
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+ i% j; {; I% W4 H s
6 K {# U- ^/ l: t〖课程目录〗
; y7 L8 ?) W: m1 y1.Pytorch框架简介# S1 ^6 I. e0 l4 L0 n3 }! O
2.Pytoch的安装
% g: |" Q. Y7 J$ v* a$ i3.机器学习基础-线性回归4 O6 u$ Q9 I5 P- ]: J5 A
4.数据读取与观察
8 a2 h! o& @+ p U8 S' t' @5. 初始化模型、损失函数和优化方法( E5 F1 L2 Q; J
6.模型训练与结果可视化
0 y, |6 m8 ^9 C3 i0 _7.张量与数据类型& ~: D/ u9 x9 F; Q, T0 d. S T/ s1 E; R
8.张量运算与形状变换8 P% A% {# K; u. H$ k
9.张量微分运算. u8 M @! g2 A; T
10.入门实例的分解写法
# N6 J w$ ]. P. S8 n7 \- d11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
! f3 ^" V5 J) O) U0 M7 d9 C5 F12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
9 _0 P& o K$ e8 l [# Q13.多层感知器简介
T5 F, m3 V1 s. @/ m14.人力资源数据集-数据预处理
! N' o: C$ f; q/ w! n& z I; [15.多层感知器模型创建
' n' G, p- `3 X16.多层感知器模型改写与解释
; X$ A- v0 b6 k$ V d5 Q& h17.多层感知器模型训练
. Y" H: C. e5 R! k+ q18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载, W- w. ?7 ~# V! U
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
" B$ n" `% R! Q5 [, a6 l/ h! v8 Q20.添加正确率和验证数据
1 v2 V8 j5 h/ n" x0 O0 Y4 R* }- M+ g) v t
. }6 A9 L7 w) X
〖下载地址〗
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