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〖课程介绍〗& f6 a* f7 @% S- j7 u5 ~. N; l
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3 d$ Q5 B; W7 u% @% j) K1 @+ ^! l7 v3 I
) q3 V6 H2 y# S. o- ?〖课程目录〗
5 P- K( n: f4 ]: N1.Pytorch框架简介) i9 v* W% R) {5 C: C
2.Pytoch的安装4 u: d n$ [' Y N3 `5 p6 e
3.机器学习基础-线性回归
. `4 [( t/ k+ h6 |& A4.数据读取与观察
6 I; r C+ \: G9 S( ?5. 初始化模型、损失函数和优化方法
* x, E, W4 D) a) l( z6.模型训练与结果可视化* o. ?5 N) W6 j7 D( m
7.张量与数据类型! l2 u* U3 X: ]6 y! n" d
8.张量运算与形状变换
' i: p$ P8 W. S/ Z9.张量微分运算
! {. e' i/ C' z/ P3 s10.入门实例的分解写法
) i+ ^$ T& ~6 v% A! i11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理3 u0 j1 y' P- K3 y6 k- |1 J# y
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练7 j$ m* @9 {' q9 N# p8 S$ H' z \
13.多层感知器简介% T$ g8 K) u# C9 N; _/ n
14.人力资源数据集-数据预处理
( s* g$ G. s! E2 j15.多层感知器模型创建, J/ b; |4 f1 B4 w
16.多层感知器模型改写与解释) T5 i; b. M' j/ r' ?3 L/ O5 t
17.多层感知器模型训练- i# A6 p+ w7 j, a, O
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载, ?! V' ]; ]' O
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
- F' M# Q$ ]+ j5 `20.添加正确率和验证数据' R/ j, ~$ J ?6 b
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8 E# w5 F* E7 d* k$ Z
〖下载地址〗
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