4 ~: n9 X- i9 _7 n. i3 Z2 z; E& Q6 `: L* G" Y+ n: U2 d% k
〖课程介绍〗. Q, ]2 \& ? E/ y
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
5 M. {2 d S6 f
; b! ?' V) A8 e9 ?" n9 i0 T〖课程目录〗
6 ^! W* t4 P/ n- _0 \* U/ {1.Pytorch框架简介
# Y7 @# U a4 ^* |" [2.Pytoch的安装; @/ I2 G e' G) B8 ^
3.机器学习基础-线性回归
! O( V. [7 L- U6 h/ q4.数据读取与观察
* r( D5 u+ }: w* ^4 D5. 初始化模型、损失函数和优化方法1 D1 ~8 |2 e6 W& \% a
6.模型训练与结果可视化
: E% p' M$ V4 `! P: _7.张量与数据类型
) C7 Y ]& r9 X/ p, n7 N) F8.张量运算与形状变换1 x; R4 Y8 {0 o5 n+ Y; m3 u( ]
9.张量微分运算
* r! Y' x' x" b# {2 x10.入门实例的分解写法) _9 d7 I/ Y; i; g$ l
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理/ g- O& g, r6 B: g
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练$ G8 S& M: W2 b
13.多层感知器简介2 L! u2 B! `$ i" W; e7 n. N
14.人力资源数据集-数据预处理8 M! O# k% G) w6 [8 q) p' u5 g) D
15.多层感知器模型创建
& }( n& [9 e, `* z6 T" g F2 n16.多层感知器模型改写与解释
" v% i: c9 Y2 B2 V( L17.多层感知器模型训练
& [- w# ]7 O+ e: G18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
; u& g1 y4 _- O" W; j. t9 j19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
* L$ G/ ~8 h2 z0 b3 f20.添加正确率和验证数据2 ?# ]# [' B+ n/ m$ h
& e! }1 O4 `) ~2 j; ?
7 {7 Y% N& E2 a/ O& l〖下载地址〗
5 a9 O! a% j" i- h! H9 ?9 P3 f* V6 l) l5 A& K
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗9 y2 c0 l4 F& q* E& @# ^
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
" e- l' c, N" J5 o6 D
|
[复制链接]
