我正在尝试构建一个基于具有4个功能（纬度，经度，时间和工作日）的表格提出建议（独特的类）的应用。
我的应用程序的训练数据是100％个人的，因此对模型进行预训练实际上没有任何意义。我想能够在设备上训练。我知道CoreML 3支持神经网络和kNN分类器的更新，但这对我的表格数据真的有帮助吗？
不幸的是，无法在设备上训练其他表格分类器，例如自夸树，随机森林...。对于那些更简单的机器学习算法的设备培训，CoreML是否有替代方案？或者CoreML可以以某种方式完成我想要的事情。
不幸的是，我并不是神经网络专家。
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仅因为Core ML不提供某些功能，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。
如果您要构建逻辑回归分类器，则可以很容易地手动实现。 （您甚至可以为此使用带有单层的神经网络，但仍可以使用Core ML。）