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〖课程介绍〗
" I1 H8 M6 s: w. L6 @4 Z2020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
* t. H n( m& O, L/ U7 a8 _& d G+ `; N
〖课程目录〗: P8 `( x+ G# r6 q+ V+ V
1.Pytorch框架简介
* s: \- R9 T' x- O9 E2.Pytoch的安装- e) z: `, ~# ^' @
3.机器学习基础-线性回归7 e. Z5 B. m* r" V9 P) ~0 S
4.数据读取与观察' z) T* T: u- v( n! l
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
1 E1 z) a9 i* d, F2 o6.模型训练与结果可视化
+ m ~7 u6 f, M7.张量与数据类型7 z0 @% ^) s( V2 C; G, F
8.张量运算与形状变换
# p( V/ O( s( a+ ]9.张量微分运算
3 D6 L; {' C6 s$ z1 C4 P% b& D9 o10.入门实例的分解写法
8 s; J- I0 A- b, i11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
& o0 K ]1 _3 L ?12.逻辑回归实例——模型的创建与训练# }% J, ^ r i. n# `' d* }
13.多层感知器简介- z# B* v0 {$ s- i# K* n( Y
14.人力资源数据集-数据预处理
* a! V2 c( o* a: Z4 B' @& S15.多层感知器模型创建; f7 x7 S# s5 V+ {# F4 ?
16.多层感知器模型改写与解释9 f- h; s" p4 X4 f* c
17.多层感知器模型训练
0 M5 @2 R" M& M, O) Q18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载; v" S+ d/ o1 A" _
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合, l. t6 m1 u, x7 P% L8 n$ a% H
20.添加正确率和验证数据
" v f$ c% q3 ^1 \7 W) k8 I' R
5 K" q3 i+ b+ `, I% |+ G〖下载地址〗
1 W, Q2 a* ~' Y/ ^+ z. y* j, b2 [" A/ k) {2 R% F$ _9 A/ c
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