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' L( W* {( Z3 ^〖课程介绍〗1 v( {5 b# e0 j) @
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2 H' {) n2 [ J2 g
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〖课程目录〗
8 a9 n9 g* J" c: U! o$ e% r' j1.Pytorch框架简介
& W2 T! p) R6 E) O2.Pytoch的安装
; r* Q9 t$ y( O7 m) G3.机器学习基础-线性回归6 _# w) F8 Q, n G
4.数据读取与观察
4 `) v5 ^+ E. h4 I0 f5. 初始化模型、损失函数和优化方法" H1 j1 ?" D6 G; ]1 [
6.模型训练与结果可视化, Z' m4 o1 _6 j6 v- B" U
7.张量与数据类型
: U# M" N5 D8 n: H& I8.张量运算与形状变换" h: X: ~$ X0 B" f6 b, j- v
9.张量微分运算5 M( U% ?1 H/ ~$ _ ^) O
10.入门实例的分解写法 A& ?& X1 E" k, Z0 E2 k3 e) N4 h: Z4 \
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
$ R, e5 Q- }/ X7 s& o: u1 ]12.逻辑回归实例——模型的创建与训练+ m, o$ M0 Z3 _ T9 T
13.多层感知器简介/ h# _& }5 S8 n1 f: d# L
14.人力资源数据集-数据预处理% A' R% _$ ^+ n4 L+ A
15.多层感知器模型创建
5 o* V& v4 z: j4 M* [( V; G! a16.多层感知器模型改写与解释
2 [2 R9 K& W' _17.多层感知器模型训练
3 [( ?9 x, |( }% Q1 F18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
4 x* W6 O4 V0 `( l* F4 G19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合, E: d: y; C! u! i$ t$ G2 `1 m
20.添加正确率和验证数据 R/ m( L0 N0 X+ ^: M
. [5 s5 W# T) G8 ~ }, g# Q: j
" w" s) J4 d0 X
〖下载地址〗! I9 [4 K7 H! I2 @. E7 F9 O! F
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