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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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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:4分
书籍信息完全性:8分
网站更新速度:4分
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书籍清晰度:5分
书籍格式兼容性:7分
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中评,比上不足比下有余
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:5分
主题深度:5分
文字风格:6分
语言运用:6分
文笔流畅:8分
思想传递:9分
知识深度:3分
知识广度:9分
实用性:3分
章节划分:8分
结构布局:4分
新颖与独特:4分
情感共鸣:4分
引人入胜:7分
现实相关:3分
沉浸感:8分
事实准确性:4分
文化贡献:5分