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( }& V$ A. d) ~: g+ G〖课程介绍〗
6 d6 [4 M: N+ \/ @/ Z }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5 A6 t/ Y7 }; c0 o1 M9 c
! R9 b* l( i5 V3 j1 Q$ m〖课程目录〗
9 E" a! c6 h3 o2 D' f1.Pytorch框架简介
9 H0 x4 B* k% M2 n+ B# s2.Pytoch的安装# N k1 j1 [, y' J% z# L
3.机器学习基础-线性回归
9 ^+ D. x. s" @" W" Q8 R) W2 A4.数据读取与观察+ y' d3 B% m7 T. a8 f
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
8 J9 T) `9 D, G6.模型训练与结果可视化
$ v7 s* I" H3 f3 u3 j% m5 D7.张量与数据类型
4 r# L+ u( Z3 t* O8 F( _0 S& J8.张量运算与形状变换
' z ]) ]/ w' I) D( D9 [! j9.张量微分运算4 Q1 v' S ?4 g+ z# }
10.入门实例的分解写法 r1 X) O& [2 c/ F' p, x) U" h( l. d
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理, H* c0 g+ |9 B/ L9 |+ e
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
" ?/ B' [9 }/ T13.多层感知器简介! h* t: k( F& z, G4 h1 f2 r; Y
14.人力资源数据集-数据预处理
/ e9 R" G7 ^3 [) l2 S" ~15.多层感知器模型创建
$ \8 j3 n2 k* R16.多层感知器模型改写与解释
d% {8 _4 r8 d! Q17.多层感知器模型训练# g3 j8 [0 j" ]9 M& k- c( Q/ `5 v
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
5 W% Z0 J6 r) j19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
+ p( `; E3 n3 a$ E6 f I: y20.添加正确率和验证数据
* L2 ^+ g1 F# W5 q7 [" ~& }4 l' A9 k( R; X
) M" z& M B3 f! ]4 W〖下载地址〗) g3 R F9 x8 O, K. E# E
8 c( d7 O+ ?+ K: r/ N2 z, o% [〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗 m" t: n2 e) U( B" g
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