Machine Learning with Swift

iOS developers who wish to create smarter iOS applications using the power of machine learning will find this book to be useful. This book will also benefit data science professionals who are interested in performing machine learning on mobile devices. Familiarity with Swift programming is all you need to get started with this book.

这是一本专注于使用Swift编程语言进行机器学习的实战指南。本书涵盖了机器学习基本概念，包括监督学习和无监督学习，以及深度学习技术，如卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 。 本书详细讲解了数据集的基本组成，包括个体观察和特征的定义与用途。作者深入探讨了特征的重要性，并提供了特征选择和特征工程的方法，帮助读者更好地理解和处理数据。 此外，本书还介绍了iOS系统中内置的ML模型，以及如何在iOS和macOS上使用NLP工具处理和理解自然语言。作者详细讲解了语音输入处理流程与方法，以及如何使用Python NLP库和iOS NLP工具构建聊天机器人等。 在介绍机器学习项目最佳实践时，作者提供了从想法到生产的路径，并讨论了机器学习项目的常见陷阱，如数据问题、模型过拟合、欠拟合、特征选择、模型评估等。同时，作者也讨论了机器学习最佳实践，如数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、模型优化等。 本书还深入探讨了压缩模型的原因和目标，以及深度神经网络为什么大。作者介绍了神经网络压缩的方法，如参数数量减少、剪枝、训练量化、Huffman编码等，并介绍了如何利用紧凑的CNN架构来减