* Q( Z/ v( Y! a! J* ]0 Y( o
B, @# J( y$ a% ^8 B* ~8 c M〖课程介绍〗
3 [) {" e. B5 i. r) u2020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
9 `2 w$ }5 K3 z- @8 E4 D- }+ [* |; [4 ]/ N: P* \
〖课程目录〗
9 w# A5 F! E9 Z1 t4 W1.Pytorch框架简介
8 W8 m! B! L- S, \$ ?5 X2.Pytoch的安装0 @. U7 k8 ~9 V$ d! b, u2 i8 x6 @: W
3.机器学习基础-线性回归" h1 @& i* L7 n8 i( ]) _, @4 J
4.数据读取与观察
$ G; l* u, N1 S( x5. 初始化模型、损失函数和优化方法! V* ~: v8 a. r
6.模型训练与结果可视化& A: T0 `4 l/ c# v
7.张量与数据类型
* H6 p% W2 x1 Y8 A# i; f8.张量运算与形状变换
2 O8 i/ @9 e; c2 y9.张量微分运算7 M, b* X8 i) A# ~
10.入门实例的分解写法
9 F' p8 L% g6 E! P/ D6 o11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理' D% _" ?% h4 p* ? @4 I5 u5 }
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练( ~* D6 {9 J# A: [
13.多层感知器简介8 X" Y: y$ F/ h; k
14.人力资源数据集-数据预处理2 ], m1 D, k1 u5 `: f! `
15.多层感知器模型创建
/ r, d" M% a2 n; k+ D) Q/ ?& _# x9 n16.多层感知器模型改写与解释: h9 M: ]% U2 z @9 `' S* X
17.多层感知器模型训练
$ \! A4 T9 m5 Q I; P0 a1 J18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
% f- g. @0 k! b, i19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合8 r( x4 G4 p- l+ c/ V
20.添加正确率和验证数据
9 f9 {) ^6 j. Y: V8 O( d ~- I3 P, ^
0 Y) N/ z9 A/ Q. U" V( x) [4 T# c5 n! g3 i) w q% w
〖下载地址〗
4 e9 N0 `- E8 Z8 d: Y0 U3 K7 {- T2 V2 U2 J! K" a6 m0 `9 z. n& f
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