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内容简介:
本书详细阐述了与移动设备机器学习相关的基本解决方案,主要包括面向移动设备的机器学习应用程序、监督学习和无监督学习算法、iOS 上的随机森林、在 Android 中使用 TensorFlow、在ioS 中使用 Core MI进行回归、ML Kit SDK、垃圾邮件检测、Fritz、移动设备上的神经网络、使用Google Cloud Vision 的移动应用程序、移动应用程序上机器学习的未来等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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其它内容:
书籍介绍
本书详细阐述了与移动设备机器学习相关的基本解决方案,主要包括面向移动设备的机器学习应用程序、监督学习和无监督学习算法、iOS 上的随机森林、在 Android 中使用 TensorFlow、在ioS 中使用 Core MI进行回归、ML Kit SDK、垃圾邮件检测、Fritz、移动设备上的神经网络、使用Google Cloud Vision 的移动应用程序、移动应用程序上机器学习的未来等内容。此外,本书还提供了相应的示例、代码,以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书,也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:8分
使用便利性:9分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:9分
是否包含广告:6分
加载速度:9分
安全性:3分
稳定性:4分
搜索功能:8分
下载便捷性:4分
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:3分
主题深度:6分
文字风格:8分
语言运用:7分
文笔流畅:3分
思想传递:8分
知识深度:8分
知识广度:7分
实用性:3分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:5分
情感共鸣:5分
引人入胜:6分
现实相关:7分
沉浸感:7分
事实准确性:9分
文化贡献:7分