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. a' ?) [8 v+ Q; z& ~+ d6 c; V! O〖课程介绍〗
# S* Q5 e; T/ K# ]# t# `. A2020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9 v" z6 z8 z. L, J8 \. g
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〖课程目录〗3 A2 Q' W; d4 w }
1.Pytorch框架简介
7 e+ ^0 r! z! |7 i6 X' h" Z$ Z2.Pytoch的安装
" z6 Y: N' h0 n: w6 F3.机器学习基础-线性回归* ~( R |0 R8 |
4.数据读取与观察/ I9 H- w! ?* [* ~
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
( V' r$ W% p$ R6 |6.模型训练与结果可视化
2 O# m6 \6 Z1 ]% `& ]7.张量与数据类型
3 L3 q4 S6 s( x$ M! s8.张量运算与形状变换$ `" B9 M9 g9 |2 M: r
9.张量微分运算& v9 v0 r, ~0 q' l! \
10.入门实例的分解写法- a r, X0 f: v7 \- }! B
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
1 w* A2 i1 N6 d$ w12.逻辑回归实例——模型的创建与训练, g9 p, i( J* x% x6 A! i+ U
13.多层感知器简介: e! [1 f3 t+ v$ q3 \
14.人力资源数据集-数据预处理
/ Q! c* J7 T" k; {7 {3 d15.多层感知器模型创建( m3 L' v' K7 h" U; k6 H* u
16.多层感知器模型改写与解释2 @: @3 {9 z. r
17.多层感知器模型训练
4 @7 \% [: I. _: q) Z0 k) K18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
+ w6 G0 |) H! H: A+ |19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合/ T+ s9 K+ \9 ? R
20.添加正确率和验证数据* l( ]8 e( F7 J7 r- Z
1 _; u5 H- u2 P g' {! H+ `* C
1 w; w% {, A3 ^' x, N% I' W$ I〖下载地址〗
3 ~$ ?7 Z7 [! k! _$ k5 `6 c" x' J' r, A4 h/ O8 w- I
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