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1 |! Y0 R1 E- |9 J0 e3 S. j〖课程介绍〗+ f0 G" Q7 b5 m' K3 w3 @
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 Y2 W- y h1 R# A) ?' e, G! C0 S- M- P$ v
〖课程目录〗
0 B8 k* K! x3 Y+ K3 A0 b- x3 I1.Pytorch框架简介
1 y" ]- i4 l) q$ k8 h" @2.Pytoch的安装
0 F i. f1 z* E3.机器学习基础-线性回归
7 j- {- x$ t1 o, u" u" `! E5 o4.数据读取与观察% |; H7 I/ \1 {
5. 初始化模型、损失函数和优化方法
6 D( ?0 X( }: A6.模型训练与结果可视化
: F1 V8 v+ A9 r/ ]( f! x7.张量与数据类型
$ \% |$ v6 @) |" ~" B$ ^$ n8.张量运算与形状变换
/ s# m; j9 L7 K9.张量微分运算+ c* R+ m4 X" a% ~. j1 W
10.入门实例的分解写法8 H- M6 R: m# r4 g
11.逻辑回归实例——信息卡欺诈数据预处理
3 L' p" g% C/ E. I: E6 v) ?! r12.逻辑回归实例——模型的创建与训练
& ^# x, W! F( V9 L9 L2 t13.多层感知器简介: E; o7 q4 e/ k. [. t( I! H
14.人力资源数据集-数据预处理7 ?7 @( a$ k$ ]' o. x
15.多层感知器模型创建* G8 `9 i$ }% ?! Y% \
16.多层感知器模型改写与解释
& ]( \/ J: e0 ^; d9 M$ Q; L& |17.多层感知器模型训练
0 P" x( `) H: Y* Z) h0 V. \18.使用Dataset和Dataloader改写模型数据加载
, B& u" L. u# D1 F+ k# l& m9 `3 r6 ^19.划分验证数据和测试数据、过拟合与欠拟合; ~5 U7 A, K y* y% z. b) b
20.添加正确率和验证数据
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* h3 i. G; |5 K. U1 m+ Z: w: h( N
〖下载地址〗
* S9 {% D& o0 L4 ?4 s6 V6 a( g& X) Z! u3 m: K+ F+ u. n+ y, M/ h
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