
会员
Machine Learning for Mobile
Revathi Gopalakrishnan Avinash Venkateswarlu更新时间:2021-07-02 14:20:48
最新章节:Leave a review - let other readers know what you think开会员,本书免费读 >
Machinelearningpresentsanentirelyuniqueopportunityinsoftwaredevelopment.Itallowssmartphonestoproduceanenormousamountofusefuldatathatcanbemined,analyzed,andusedtomakepredictions.Thisbookwillhelpyoumastermachinelearningformobiledeviceswitheasy-to-follow,practicalexamples.Youwillbeginwithanintroductiontomachinelearningonmobilesandgraspthefundamentalssoyoubecomewell-acquaintedwiththesubject.Youwillmastersupervisedandunsupervisedlearningalgorithms,andthenlearnhowtobuildamachinelearningmodelusingmobile-basedlibrariessuchasCoreML,TensorFlowLite,MLKit,andFritzonAndroidandiOSplatforms.Indoingso,youwillalsotacklesomecommonandnot-so-commonmachinelearningproblemswithregardtoComputerVisionandotherreal-worlddomains.Bytheendofthisbook,youwillhaveexploredmachinelearningindepthandimplementedon-devicemachinelearningwithease,therebygainingathoroughunderstandingofhowtorun,create,andbuildreal-timemachine-learningapplicationsonyourmobiledevices.
品牌:中图公司
上架时间:2018-12-31 00:00:00
出版社:Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Machine Learning for Mobile最新章节
查看全部- Leave a review - let other readers know what you think
- Other Books You May Enjoy
- References
- Xcode
- Python dependencies
- Python
- Installation
- What are the common pitfalls in machine learning projects?
- What is the help that the domain expert will provide to the machine learning project?
- What should you focus on when testing the mobile machine learning project?
Revathi Gopalakrishnan Avinash Venkateswarlu
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
码上行动:利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析,以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
云计算与大数据应用
本书是云计算与大数据相关专业的标准化教材。全书以云计算与大数据的应用为核心。以云计算与大数据的基本知识为入手,以实际应用为脉络,用理论与实践相结合的方式介绍云计算与大数据的内容,全书共分七章,首先介绍了云计算与大数据的基本内容,让初学者有一定大致了解。而后介绍了云计算的应用,着重与在金融与制造行业的应用方面进行讲解。最后以大数据的应用收尾。全文应用研究均以实学科前沿科技出发,内容详细丰实,力求为云计算机15.1万字 - 会员
Power BI商业数据分析完全自学教程
本书共5篇,分为14章介绍了PowerBI的基本操作、数据导入、数据整理、数据建模、数据可视化分析、数据发布等相关技能。第1篇为基础入门篇(第1-3章),主要针对初学者,从零开始,系统且全面地讲解了PowerBI的入门知识点、基本操作及数据的输入和连接操作。第2篇为数据处理篇(第4-6章),介绍了PowerBI数据的整理操作、表格中行/列数据的管理,以及PowerBI数据的高级处理、M函数的使计算机0字 - 会员
数据产品开发与经营:从数据资源到数据资本
本书全面介绍数据产品开发与经营,全书共13章,分为数据产品基础、数据产品开发、数据产品实践、数据产品经营四篇。第一篇深入分析国家和地方层面的数据资产政策,提出数据资产运营框架,并介绍数据资源的治理和数据产品。第二篇详细阐述数据产品开发三大策略、数据产品设计五步法、数据产品开发方法以及数据产品运营方法。第三篇全面介绍数据产品开发的实践案例,特别从数据要素型企业、数商型企业两个角度说明数据产品开发的实计算机33.6万字 - 会员
网络科学与网络大数据结构挖掘
《网络科学与网络大数据结构挖掘》作为网络科学的工具性图书共分两大模块:第一模块是基础理论,包括网络基本概念、网络拓扑性质、复杂网络社团挖掘等内容,旨在让读者熟悉一些基本的建模方法和分析技巧。第二模块为应用模块,包括复杂网络在几个代表性领域中的应用研究分析及案例剖析等。全书没有过多地数学和物理推导,而是更为关注网络科学的思维习惯和研究方式,兼具理论性、资料性和实践性。可用于各学科领域的教学及研究人员计算机0字 - 会员
算法设计与分析
为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法,本书按照算法策略进行划分,每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章,内容包括:算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用计算机9.4万字 - 会员
商业分析思维与实践:用数据分析解决商业问题
本书本书基于业务问题,就如何搭建分析框架,厘清分析思路,按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理,选择合适的分析方法和分析模型,使用恰当的分析工具对数据进行分析,以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解,帮助业务专家做出合适的业务判断,制定准确的业务策略。计算机13万字 - 会员
城市计算
本书概述了城市计算的定义、框架和主要研究问题,以典型应用为案例着重介绍大数据中异构数据的融合和协同计算技术,根据城市计算的框架分成四个部分:概念和框架、城市感知和数据采集、城市数据管理、城市数据分析。第一部分(第1章和第2章)给出城市计算的概述。第二部分(第3章)介绍了数据的来源和收集方法。第三部分由第4~6章组成,介绍了空间和时空数据的数据管理。第四部分由第7~10章组成,介绍了从城市大数据中挖计算机30.4万字 - 会员
新媒体数据分析基础教程
本书共8章,第1章介绍新媒体数据分析的基础知识;第2章介绍各种新媒体数据分析指标;第3章介绍新媒体数据的采集;第4章介绍新媒体数据处理;第5章介绍新媒体数据分析的思维和方法;第6章介绍新媒体数据可视化;第7章介绍不同新媒体平台的数据分析方法和实战技能;第8章介绍新媒体数据分析报告的制作。计算机9.2万字