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面向移动设备的机器学习书籍详细信息
- ISBN：9787302553502
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2020-6-1
- 页数：暂无页数
- 价格：暂无价格
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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。
书籍目录：
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作者介绍：
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出版社信息：
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原文赏析：
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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。
书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：8分
主题深度：8分
文字风格：3分
语言运用：8分
文笔流畅：8分
思想传递：3分
知识深度：6分
知识广度：8分
实用性：6分
章节划分：4分
结构布局：7分
新颖与独特：8分
情感共鸣：7分
引人入胜：5分
现实相关：8分
沉浸感：3分
事实准确性：5分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：7分
使用便利性：9分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：8分
是否包含广告：7分
加载速度：8分
安全性：5分
稳定性：6分
搜索功能：6分
下载便捷性：9分
下载点评
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下载评价
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