2 o# G, e* \) B9 Z, Z1 O% u
( I8 o* k8 i" j& C9 O〖课程介绍〗
" @" p. A' g% H* z; X2020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! v- I8 P( S" L% R# F
, ~1 Y9 f4 f/ B〖课程目录〗; ]$ {, F7 r# S
1.Pytorch框架简介. S" W9 L1 w6 v9 s' b
2.Pytoch的安装, i( m3 \- |2 B* {0 }
3.机器学习基础-线性回归4 s* V2 V5 D/ Q% y! ?% V% x0 J
4.数据读取与观察
x3 `8 V" W' v' v' M! I5. 初始化模型、损失函数和优化方法
/ S- l* F! Z- a2 T# r! u6.模型训练与结果可视化
5 |- [+ m3 l2 E$ ]! Z7.张量与数据类型
0 b2 b q6 @! a4 D8.张量运算与形状变换
( t- R( J! t3 I9.张量微分运算
9 A2 X9 Y% }! m4 i' _2 E B. C; H10.入门实例的分解写法1 u2 ?& Z5 i( q& Z
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
5 h$ Z3 \, B" ~. E$ B" b5 k12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
( J$ q( y( V- z/ M* n( D3 e$ u13.多层感知器简介
7 l1 W0 I$ P% F0 S5 j14.人力资源数据集-数据预处理
+ a; u7 e8 T: m9 m" L( g15.多层感知器模型创建
4 q# ~) u% r% }3 E# ^- H+ ?5 t) S% ]16.多层感知器模型改写与解释6 H; _+ d0 e+ C7 O% K0 B, s
17.多层感知器模型训练
" t# T6 M* ~* Q. F. N! B2 b. W' E18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
8 _7 b! c1 i! C$ C+ \19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
. z l3 F; a8 q: V' E; R20.添加正确率和验证数据
0 Q$ ^: i2 n% v9 c2 {
r1 T7 @+ a: Q: T% U+ J- s) B4 ]- G- a R4 |9 v
〖下载地址〗. E$ M; n) s( d# o
( H6 }) d$ g# c# P: i
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
: H* w5 H/ `1 C# ~2 L: V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" n- J8 v( K- T9 j& c9 k/ G$ L! ]
|
[复制链接]
