7 G$ p, Z0 `. w0 r6 Z
6 @/ V1 Y* }% W
〖课程介绍〗
( _6 O4 U/ 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
( w% U* l! U/ a# I! ~8 P! c- a5 x/ T( Z
〖课程目录〗9 }* R2 z( X2 b2 T; Y* H
1.Pytorch框架简介
, f" D7 d0 a, K' s- d4 D# s2.Pytoch的安装
9 E Q( J- z- z0 q- _3.机器学习基础-线性回归. V$ }3 L) Q/ n/ T( `: ^- @
4.数据读取与观察
. A+ M% e+ o: O/ l1 ~5. 初始化模型、损失函数和优化方法
7 t$ } A6 g$ B" x1 J$ r* n+ ~6.模型训练与结果可视化# }: o! ^7 d; |; j3 U
7.张量与数据类型, A k& h, m3 {. `
8.张量运算与形状变换" X2 i3 O; w2 G E1 Z# ~6 R- B2 \9 L
9.张量微分运算
9 F6 w* }( a" B3 \10.入门实例的分解写法& M+ |9 o5 v( T1 Y0 V8 c* q
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
$ ~- C0 Z) P7 G% F5 G12.逻辑回归实例——模型的创建与训练( J j: Y# m. C# c1 Q" k+ A
13.多层感知器简介5 t: Q p( b# E; h* `8 x O
14.人力资源数据集-数据预处理
5 c! W7 Y; A ^0 X3 f# B* @15.多层感知器模型创建
& e# q0 i4 Z4 l& g; \2 b16.多层感知器模型改写与解释7 ]) P! \* l4 D
17.多层感知器模型训练
* f, _" [4 K* f m" @' y; P18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
6 N9 C6 v# h: d! S0 E19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合7 o" h3 b. c' h, c6 Z5 C
20.添加正确率和验证数据3 \& H4 p) D+ J3 ?! d
. B, ]6 ?! v3 p Z5 K" L% d3 F
4 { u5 ?7 ^$ Y6 [' }4 @〖下载地址〗" q; b+ U0 V7 T) f+ R9 N
' {0 \; {" q9 U* x, n〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
4 f( w ]7 z V/ E0 B7 `: F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. a/ J% L9 n4 O
|
[复制链接]
