ios - 使用表格数据进行 CoreML 设备上模型训练

Question

我正在尝试构建一个应用程序，该应用程序根据具有 4 个功能的表提出建议（不同的类）：纬度、经度、时间和工作日。

我的应用程序的训练数据是 100% 个人的，所以对模型进行预训练没有任何意义。我希望能够在设备上进行训练。我知道 CoreML 3 支持更新神经网络和 kNN 分类器，但这真的对我的表格数据有帮助吗？

其他表格分类器，如吹嘘树、随机森林......不幸的是，无法在设备上进行训练。对于那些更简单的机器学习算法的设备训练，是否有 CoreML 的替代品？或者 CoreML 可以以某种方式已经做我想做的事。

不幸的是，我并不是真正的神经网络专家。

标签： iosswiftcoremlturi-create

Answer 1

仅仅因为 Core ML 没有提供某些东西，并不意味着它是不可能的。:-) 您可以使用现有的库或自己实现算法。

如果您正在寻找构建逻辑回归分类器，这很容易手动实现。（您甚至可以为此使用具有单层的神经网络，并且仍然使用 Core ML。）