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〖课程介绍〗+ L0 [; K* @4 W; J+ c( @# z
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 T0 m8 S' b8 H' q) Q
4 ?: A( u7 g2 k% W〖课程目录〗4 D3 P, D8 g- Q' O# q
1.Pytorch框架简介/ \( ^# ], w$ s( H _' W
2.Pytoch的安装
5 x$ m5 o; [8 r, Q0 P: k+ d3.机器学习基础-线性回归
9 X7 q y* a& [ |* C$ E0 P0 R4.数据读取与观察. S7 d. V+ d* d: m3 }# K
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
/ R2 ]9 t7 Z% L' V6 w6.模型训练与结果可视化( ]; w$ y d* f2 G' R4 h, ]
7.张量与数据类型
# O! A8 j+ j+ s* [1 C( y' x8.张量运算与形状变换1 z5 D0 G0 |0 P- ^1 R b$ _
9.张量微分运算
, `9 X# s# {3 g* T! O/ k10.入门实例的分解写法
( `, P% j; N! W" u% H( L) |+ s11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
% j* F$ c! f1 E8 e6 B12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
0 O. }( I2 u1 R& L- b13.多层感知器简介, g% J$ W# K1 T ] s" B* f& a$ v5 C
14.人力资源数据集-数据预处理2 o0 V- D+ I# j9 B; z! c( e! i
15.多层感知器模型创建
{- G+ Y f) q% `7 N16.多层感知器模型改写与解释2 J# W- u' `1 m3 a
17.多层感知器模型训练) [+ a, I' i% X% o$ |
18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
) B& `, Q2 e0 G; j" {19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合% e$ N; @# K6 `) e+ ]
20.添加正确率和验证数据 ]9 d; S8 P& i0 y! y
: Y+ Q- w, d; d5 T
3 I( p9 I: B" |3 { `〖下载地址〗1 ?, f6 ^3 d" V: A, X
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