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4 v( r% X" S2 i: b$ w, {〖课程介绍〗
3 X, z3 t+ ?9 f" i+ Y2020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
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〖课程目录〗
^, T! |; }( v+ t1.Pytorch框架简介
+ c) x6 }% G I6 O2.Pytoch的安装
0 x. y! ~# N9 W4 O* j3.机器学习基础-线性回归
5 ~ v4 b) v( {7 M& p" c4.数据读取与观察6 X1 `* z: s$ J; e
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
5 D7 K1 K; D& {9 p6.模型训练与结果可视化
6 K& U) `$ s4 }1 M& [" d7.张量与数据类型
$ P0 [' N# X& b: g8.张量运算与形状变换8 _& ^0 g' D0 J% ~% J" Y4 W1 m* @
9.张量微分运算- n+ x7 v' U+ A- O! M
10.入门实例的分解写法4 ~* V7 W4 q$ t; W! {9 E# @8 j( n
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
$ \2 U1 G5 S3 B" |5 a, X12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
2 W3 E8 K$ I. W( P0 N13.多层感知器简介6 W6 a( n8 } |9 C
14.人力资源数据集-数据预处理3 l3 D9 ]. P Y5 e% d) b
15.多层感知器模型创建) N2 u' E) L4 R) O5 Y
16.多层感知器模型改写与解释* l- m3 _ @% m' \
17.多层感知器模型训练9 o& d0 m; J" ]1 N
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载! V5 |6 g$ e! X8 _7 q# Q
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
$ _7 W7 f2 g$ F20.添加正确率和验证数据( {) p6 J/ x9 F& m# ]" [
. }' _" b# v k x6 I9 h. e; U& @0 [9 r5 [
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