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〖课程介绍〗
* {" t! a B" D2020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
; F8 I5 _. C5 c9 F w% u+ ]
2 t; D" d, Q5 v+ H〖课程目录〗
6 U. a; L" `! P8 F1.Pytorch框架简介
. h( s: Z1 C2 a2 V# t, o2.Pytoch的安装
" r+ \5 d+ t0 N3.机器学习基础-线性回归
/ l; Y' L0 ^, V) l7 {4.数据读取与观察
, N: _! _4 T" r' N: C, k& x5. 初始化模型、损失函数和优化方法& x; ?* O, U! ]0 m
6.模型训练与结果可视化
# z( P& ~0 h% l% S5 \6 w7.张量与数据类型6 y( N/ J$ L( _% O# e, v- B( N- s+ o
8.张量运算与形状变换
* a8 i5 w$ n8 d% |9.张量微分运算7 t; Q+ D4 E; G/ Z$ {
10.入门实例的分解写法/ k' J8 x, C* e8 L& I( m3 B6 w
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理, Q- x) o, |/ o
12.逻辑回归实例——模型的创建与训练$ ~. ^6 T) R* L a0 O1 ]
13.多层感知器简介8 i7 z2 I" V* c7 p
14.人力资源数据集-数据预处理4 q. h$ B8 N! e; i, j
15.多层感知器模型创建
& Y7 [& G/ ?3 c# R( L16.多层感知器模型改写与解释
8 ~! |: p/ D8 y0 T. Y1 r17.多层感知器模型训练
, B& p: v: _4 ]! V, n, Q18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
6 ]0 i9 I6 e& ^+ @5 ]19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合
! `# ]% e$ K, D0 @ j4 _6 Z20.添加正确率和验证数据: H# d. H: m5 k8 h- N, \/ R
: c4 p' L/ H: I" S7 A, Y, H% T$ ~+ K/ _0 d
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