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〖课程介绍〗
2 x+ h6 D7 \8 L$ T ~! e- y4 J2020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
J2 Z0 c' K( U2 j9 S+ m; X% w/ N7 ?$ a* @& H
〖课程目录〗' O; W* p m2 _3 `2 E
1.Pytorch框架简介4 X9 p, X: {! `2 L+ k4 Y
2.Pytoch的安装
; x5 W: n5 {# t3.机器学习基础-线性回归
% Q% L! s* E- y" W8 R4.数据读取与观察
, a& K) U5 ]+ M2 J5. 初始化模型、损失函数和优化方法
0 @% ]4 V: b( }6.模型训练与结果可视化% o! i. A2 e7 g# C% t- x% ~+ h
7.张量与数据类型" ^& d. m) M' a- C3 N8 Q
8.张量运算与形状变换
, K8 {" {0 c9 \+ g$ k9.张量微分运算
" T7 I" V0 {- c6 w5 {+ [$ N10.入门实例的分解写法
- b: I% }; L7 b11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理! x6 M# h8 D p
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练 ] ^9 M$ N/ M8 T4 j1 V
13.多层感知器简介4 x1 C% b2 F% ]
14.人力资源数据集-数据预处理" ^+ m% X$ Z' j' j _
15.多层感知器模型创建
3 V4 p+ P) C- b% G2 p$ h" e$ V$ F16.多层感知器模型改写与解释: M9 R8 [9 D- x! F: W2 Q: I4 a' R& e
17.多层感知器模型训练8 I6 e( S7 v$ I' N
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
) W0 ]6 t! X( W+ R19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合9 `6 y0 f# m8 X
20.添加正确率和验证数据5 v i- k9 i6 P5 S- F& x
1 g0 e2 r+ f( M* [) q3 g1 E+ m. R1 a
6 U2 }, V! x3 m& s〖下载地址〗
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