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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:6分
书籍信息完全性:8分
网站更新速度:4分
使用便利性:6分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:6分
是否包含广告:6分
加载速度:9分
安全性:9分
稳定性:6分
搜索功能:9分
下载便捷性:4分
下载点评
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下载评价
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- 网友 方***旋:
真的很好,里面很多小说都能搜到,但就是收费的太多了
- 网友 戈***玉:
特别棒
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书籍真实打分
故事情节:6分
人物塑造:4分
主题深度:9分
文字风格:8分
语言运用:8分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:7分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:8分
结构布局:8分
新颖与独特:6分
情感共鸣:9分
引人入胜:8分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:8分
文化贡献:7分