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〖课程介绍〗
$ Q u0 O$ c1 u& g( `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 A. m1 U5 A+ E: a9 }- z) p
, X3 T8 }3 Z# M〖课程目录〗
6 T M }1 C1 t" I6 N1 {1.Pytorch框架简介
`, x! y& k! P* B" u) v2.Pytoch的安装
B& `) z4 `8 O8 S9 G3.机器学习基础-线性回归8 @& v, ]7 y' }; V+ q4 F: z
4.数据读取与观察! v/ \* U$ ~; ~) B& q9 J' r
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
$ R7 j- R4 x7 h- }6.模型训练与结果可视化( w5 ^ m" Z: y4 ]- M+ Q0 o
7.张量与数据类型2 u9 |/ c; O& k2 Q3 W
8.张量运算与形状变换
6 ]$ @& @- o7 s6 b1 k2 o9.张量微分运算 M. _$ i5 D* m1 f3 F5 t
10.入门实例的分解写法
9 U+ L" Q1 u6 k2 Z H! i11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
$ c9 Q# h5 C$ q) b! y+ x) w12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
: y. b8 L4 K+ v13.多层感知器简介
5 X* R6 |( [9 {5 a" l, N14.人力资源数据集-数据预处理
# m1 j2 n' r0 @3 x% N15.多层感知器模型创建
! ` M. g+ I( V16.多层感知器模型改写与解释# m' K. z3 X# C! X ]. x# R: V, O
17.多层感知器模型训练
( Y- ]: O$ X; U& ^ `18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
' U8 \ n/ s8 {! c) r9 E19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
5 B1 h. t" ]# A, ?0 f1 p6 C; j20.添加正确率和验证数据. Z$ x/ K5 t3 N2 m
) `2 Q) Q0 {" x) z% a. K3 c# p
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〖下载地址〗; }/ B8 S, S% S/ T/ K* I& M# ~
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