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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
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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。

书籍目录：

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作者介绍：

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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：6分

  • 人物塑造：3分

  • 主题深度：4分

  • 文字风格：8分

  • 语言运用：5分

  • 文笔流畅：6分

  • 思想传递：5分

  • 知识深度：6分

  • 知识广度：9分

  • 实用性：5分

  • 章节划分：5分

  • 结构布局：6分

  • 新颖与独特：5分

  • 情感共鸣：7分

  • 引人入胜：8分

  • 现实相关：4分

  • 沉浸感：4分

  • 事实准确性：5分

  • 文化贡献：3分

网站评分

  • 书籍多样性：8分

  • 书籍信息完全性：4分

  • 网站更新速度：7分

  • 使用便利性：3分

  • 书籍清晰度：6分

  • 书籍格式兼容性：3分

  • 是否包含广告：8分

  • 加载速度：7分

  • 安全性：3分

  • 稳定性：9分

  • 搜索功能：8分

  • 下载便捷性：6分

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面向移动设备的机器学习分类索引数据信息

ISBN：9787302553502
出版社：暂无出版社
出版日期：2020-6-1
作者：暂无作者
TAGS：暂无
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