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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：3分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：6分
使用便利性：7分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：7分
加载速度：5分
安全性：9分
稳定性：3分
搜索功能：8分
下载便捷性：3分
下载点评
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下载评价
- 网友 师***怡：
说的好不如用的好，真心很好。越来越完美
- 网友 索***宸：
书的质量很好。资源多
- 网友 沈***松：
挺好的，不错
- 网友 国***舒：
中评，付点钱这里能找到就找到了，找不到别的地方也不一定能找到
- 网友 堵***洁：
好用，支持
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页面不错 整体风格喜欢
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还行吧。
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特别棒
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书籍真实打分
故事情节：6分
人物塑造：3分
主题深度：9分
文字风格：4分
语言运用：9分
文笔流畅：7分
思想传递：3分
知识深度：7分
知识广度：6分
实用性：3分
章节划分：5分
结构布局：5分
新颖与独特：6分
情感共鸣：5分
引人入胜：4分
现实相关：3分
沉浸感：9分
事实准确性：3分
文化贡献：4分