: t/ v, I* K- W# s% I% h$ i& M
2 _; I6 I* j& B+ F〖课程介绍〗0 Q8 H+ M8 m k
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/ l1 M, f4 ]" a/ |% e3 \- P) K! o
2 A+ }# L( g6 ]( d
〖课程目录〗- M1 v) l8 E' T2 e& F- K
1.Pytorch框架简介+ n8 J$ y7 ~, A5 U& u! N' B
2.Pytoch的安装8 Z7 O- v# _: h' A2 S3 `
3.机器学习基础-线性回归
2 M/ c5 B1 D) f1 b# B- ~ [ d7 r. `! ]4.数据读取与观察
j5 M8 U. H, G& U4 ?: Y9 m5. 初始化模型、损失函数和优化方法
8 E4 R( }3 B5 \6 M- l6.模型训练与结果可视化
/ ^; p3 b' C: v# o4 v7.张量与数据类型
& X& ?, F% w' d) c8.张量运算与形状变换
* r8 r7 v, M- s* B! u9.张量微分运算
8 p4 \1 U3 ^+ G3 _ W9 {; t9 m10.入门实例的分解写法
$ p( ^7 y2 Q3 B& X11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
( d0 j$ h2 c0 C* w) q! V, I12.逻辑回归实例——模型的创建与训练9 `% w4 M3 P. B# |. X
13.多层感知器简介! J# U- K" }% a1 H, y" M2 ?
14.人力资源数据集-数据预处理( Y) C5 `( q2 Q& [' w* r
15.多层感知器模型创建( _9 M$ [' C$ t
16.多层感知器模型改写与解释
; ^$ m" X3 ]$ q9 w* }17.多层感知器模型训练4 J0 ^. H# w8 @+ F
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
; P3 }- \2 I" z' E' H& X2 _$ M" i2 G19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
- F9 r8 Y& ?* S20.添加正确率和验证数据1 h# U% ^% E4 ]
5 C6 p; k2 l% k: m! b1 W$ M
; ~, F( I$ V5 V' o1 U* R5 L& U7 u' [# S〖下载地址〗& K( ]) n! J- u+ z! _0 q
3 F% h U' ?+ ?/ G. x c
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
5 W, `: N% r! m! H# E6 X) E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- F3 ^- M9 {! b
|
[复制链接]
