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〖课程介绍〗
0 {+ `9 h- V; C8 g8 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
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6 @: M% t! R8 C8 V( n# Z4 @$ W# g〖课程目录〗# x& W, U( u6 q/ U- d2 _
1.Pytorch框架简介 C: @( r* T; I T2 T5 m# H( m) u1 M
2.Pytoch的安装* i* w( w- [3 |+ A. r& ]
3.机器学习基础-线性回归! L ~8 ?0 D2 T8 E. J! T" x
4.数据读取与观察
5 Q% M8 t! D- p0 l8 e8 j$ j7 {5. 初始化模型、损失函数和优化方法
, A. e7 T" J1 {$ O+ A6.模型训练与结果可视化
1 c; @+ b4 s. x6 ?8 i7.张量与数据类型! J7 Q) {* x: b8 ~7 z
8.张量运算与形状变换
" i( e" G* R. ~9 a( s& H9.张量微分运算
/ q, \" f3 t3 A5 @% c10.入门实例的分解写法' y0 K! b- T+ w1 G {- H) Z- b
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
5 I. C4 {. o3 m) Q9 a3 D3 Q4 |! [6 {12.逻辑回归实例——模型的创建与训练% |) t) f. \/ L" g7 ^
13.多层感知器简介$ x/ e2 C/ y1 ?6 J7 `4 W. j! C3 ?
14.人力资源数据集-数据预处理* e0 c) c0 ~1 |
15.多层感知器模型创建" t7 j; _5 V) n5 }/ N
16.多层感知器模型改写与解释/ Z: E/ Q/ o9 i0 B) @7 H1 ^1 N
17.多层感知器模型训练4 G- g7 @: @5 U. R
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载8 f( Z4 A" u9 i& ^: A7 e* g/ F
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
/ P# P5 ?/ V I* D% q' P8 e20.添加正确率和验证数据
- L, V, ]( Y2 E, t
G5 s0 }% `* M( Y, K3 S0 V, h* V" n7 Z$ q8 Z1 W( X" O" u% [
〖下载地址〗
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) `& [: b! d& J8 N5 h' Q〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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