8 e+ M6 s+ ~1 O7 a6 z+ l
8 G5 |+ r4 k2 l, r, U〖课程介绍〗
; S0 P0 `* g0 X6 H4 v1 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
- s" _( U' t& A: l' w% ] c( r; F, r% n3 F6 l+ R! x" y
〖课程目录〗5 L' g X: a: j! a4 J
1.Pytorch框架简介
3 q7 z; n, `/ w2 Z# y' m; b" Z2.Pytoch的安装
, x" i7 K+ b3 a6 ^5 [3 [" ~0 y3.机器学习基础-线性回归
9 }) P8 S( i# T3 M$ I4.数据读取与观察/ g! ] }+ z) O* _
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
/ Z0 x' i: I% y! f6.模型训练与结果可视化0 m. T6 C0 n; ]: F$ Z
7.张量与数据类型5 Z0 i( M- L0 W9 U* k5 V
8.张量运算与形状变换
( E0 ~. p6 O: q5 m7 b+ g- L) E9.张量微分运算
# o% u( K- g2 g3 {# U10.入门实例的分解写法
+ b9 t" O# h3 f1 m+ X2 ? Z( c11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
; ?/ |8 \2 N X. g8 U& g# j! G0 h; z0 y12.逻辑回归实例——模型的创建与训练4 y9 A4 w. v7 Z, b
13.多层感知器简介
- R2 X6 z/ ]0 ~, D( U14.人力资源数据集-数据预处理+ ]: \! E6 z2 e9 H. }4 }
15.多层感知器模型创建+ ^% L# Y% W+ K; P1 G
16.多层感知器模型改写与解释! o+ Z8 a8 {( D" O" U3 o( P
17.多层感知器模型训练
! h* J' b( u l9 M8 _& [) X18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载+ [7 l+ Y% v8 F" ]
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
) ^2 U9 L# K: ^9 e1 f; O' r) T20.添加正确率和验证数据
2 G& U# T; G( Z8 b1 @1 F# h* }+ S8 {; [ \" I+ t0 V; ^6 r
& r" J) r" m2 Q4 c〖下载地址〗* a+ ^! u2 G- g; Q; o
7 Q: v0 W8 _4 H* e: s
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗7 h: Y% _1 a% @
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: M; A& _4 v4 }- h
|
[复制链接]
