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〖课程介绍〗- }) b( Q) n; h% l$ w1 q7 J, j8 l8 e
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, D8 P/ \. S* |8 o h, G5 a& |
9 X. C# X4 X8 T* n, l
〖课程目录〗: a- K0 `8 b [' B: t* G' A$ J
1.Pytorch框架简介1 F2 e7 F; p7 j% O8 S# Y
2.Pytoch的安装
) p. J0 Q# q# h6 I3 Y$ {2 _5 L" P+ s3.机器学习基础-线性回归7 [$ ]/ F; W; |; G- e
4.数据读取与观察, I: U( Z! z1 F# c1 w# s: _9 _
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
, z% G& Z3 ?+ T! Z" S. X: R6.模型训练与结果可视化1 i I$ c6 h A* @$ h
7.张量与数据类型6 q- V- T, M$ u# L1 m
8.张量运算与形状变换$ e/ X1 D8 B. A, Q
9.张量微分运算' _1 D* J, p. E5 C5 j0 ~4 ?! M
10.入门实例的分解写法
; s) I* S! `9 q8 j7 g r$ w/ M+ E4 X11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
2 u; V! K* n. s" T3 U2 I7 N12.逻辑回归实例——模型的创建与训练, E4 `2 U# D# J) E' G
13.多层感知器简介
9 q" i, J% s) }$ i2 u Y4 g) I14.人力资源数据集-数据预处理
( y N5 P' {% H; {; _15.多层感知器模型创建
( L- E/ R# y3 W. _9 Z6 w16.多层感知器模型改写与解释
3 I7 Q. l+ n/ j6 E" ?' N+ k17.多层感知器模型训练
" L- a" g' D' R1 o0 S$ J18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
6 V0 _& M% j7 P+ `19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
* w" X9 I/ Z9 Y/ y* y9 o* F20.添加正确率和验证数据
+ H9 z" z, y) t/ Y- D3 C
1 n1 I6 Y4 S: a+ k3 z4 G+ E$ c8 `% U8 N/ Y0 r
〖下载地址〗% O! N' U3 s8 Y
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