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〖课程介绍〗8 U9 y+ j3 E2 w! q
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1 ]5 E: ^! C7 ` q9 K& p
- V, E: \* _& k2 p) E/ ?" k2 x6 m
〖课程目录〗3 l4 [* e0 w1 ~# T* }9 M
1.Pytorch框架简介
: a( V0 J4 C" v& G- {# q2.Pytoch的安装0 ?$ x; T' r7 c6 g
3.机器学习基础-线性回归
5 [; t L+ w8 \" p7 y4 q4.数据读取与观察
! y+ l! U; ?+ M+ [# ]; Z: ^8 J5. 初始化模型、损失函数和优化方法. P+ T L* _. H1 e) ~/ o- o
6.模型训练与结果可视化
) v* Z$ m. U. A& r+ Y7.张量与数据类型# Q& d$ w- E& f1 A
8.张量运算与形状变换0 K& q a5 D0 N; C) a
9.张量微分运算
7 N( A0 Q; Y3 ]5 l10.入门实例的分解写法
' y3 g: C6 k% D( ` b6 n11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
u" g9 g2 A \3 k/ V12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
% @2 f+ x Y4 S4 O: A5 ~13.多层感知器简介
/ O* `+ o* D2 t9 E14.人力资源数据集-数据预处理/ g5 p* k/ R. V, D2 b0 G
15.多层感知器模型创建
8 f' v1 E# `6 w" [16.多层感知器模型改写与解释4 }' N4 u- o S# A9 D5 G* F
17.多层感知器模型训练5 i D/ ^$ E# d# d; P
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载. m& u" w1 ?, R4 N/ W6 r
19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
$ E' H/ ~* J2 {6 q& N8 A: R20.添加正确率和验证数据
9 N4 B" ]; N; j* H( |( {) |4 Z" v3 u. f* N; s1 Q
# m5 n) H& V& o3 {$ u4 B$ \〖下载地址〗
6 w7 b( W* [/ }* W. s' D6 X4 C! I8 x) i! |* Z
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