以上代码获得文本框内输入信息的tfidf表征，为此攫取SMSSpamCollection.txt原始数据库并返回同样信息。一旦你保存项目然后再次运行模仿器，你的app就会运行优胜。
4、CoreML优缺点
像每个成长中的库一样，CoreML有长处也出缺点。让我们说清跋扈。
因为它可以用CPU，所以你能在iOS模仿器上运行它(iOS模仿器不支撑GPU)。
供给了很多模型，因为它能大年夜其他主流机械进修框架中惹人模型：
- 支撑向量机(SVM)
- 树集成，如随机丛林、晋升树
- 线性回归和逻辑回归
- 神经收集：前向反馈、卷积、轮回
缺点：
- 只支撑有监督模型，不支撑无监督模型和强化进修。
- 不支撑模型在设备上再练习，只能做猜测。
- 如不雅CoreML不支撑某种层，你就弗成以应用。今朝还不克不及用本身的层扩大CoreML。
- CoreML对象只支出声量练习对象的特定版本(竟然不支撑tensorflow)。
- 不克不及看中心层的输出，只能获得猜测结不雅。
- 只支撑回归和分类(不支撑聚类、排序、降维等)。
1.OS：MacOS(Sierra 10.12或以上)
结语
本文中，我们进修了CoreML及应用它开辟iPhone机械进修app。CoreML是一个较新的看维是以有本身的长处和缺点。有一个异常有效的长处是它在本地设备上运行，是以速度更快，包管数据隐私。但同时，它功能不周全，对数据科学家的需求推敲还不敷周全。等待后续版本会改进。
如不雅你在某个步调碰到艰苦，本文所有代码都在GitHub上。
长处：
- 对在移动设备上运行机能进行优化，最小化内存和能量消费。
- 在移动设备上运行包管了用户隐私，不再须要将数据发给办事器做猜测。
- 在移动设备上运行意味着甚至在没联网的时刻都可以做猜测，此外对用户来说反竽暌功时光更短。
- 能本身决定在CPU照样GPU上运行(或者都有)。
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