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Inhaltsangabe
Hybrid Data Mining Approach for Text Classification soll als Nachschlagewerk für Forscher dienen. Dieses Buch befasst sich in erster Linie mit dem einführenden Konzept der Textklassifizierung von Data Mining und den verschiedenen Ansätzen, die für die Testklassifizierung verwendet werden. Es wird ein hybrider Ansatz für die Textklassifikation vorgeschlagen. Dieses Buch behandelt auch verschiedene Algorithmen zur Textklassifizierung. Experimentelle Ergebnisse und deren Analyse werden ebenfalls in diesem Buch diskutiert. Wesentliche Merkmale: Einführendes Konzept der Textklassifikation Verfahren der Textklassifikation Techniken der Datenklassifikation Hybrider Ansatz der Testklassifikation
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Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Textklassifizierung
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Textklassifizierung | Dilip Kumar Shaw | Taschenbuch | Paperback | 68 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205463307 | Verantwortliche Person für die EU: BoD - Books on Demand, In de Tarpen 42, 22848 Norderstedt, info[at]bod[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 126244984
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Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Textklassifizierung
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Verlag Unser Wissen Dez 2022, 2022
ISBN 10: 620546330X
ISBN 13: 9786205463307
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Hybrid Data Mining Approach for Text Classification soll als Nachschlagewerk für Forscher dienen. Dieses Buch befasst sich in erster Linie mit dem einführenden Konzept der Textklassifizierung von Data Mining und den verschiedenen Ansätzen, die für die Testklassifizierung verwendet werden. Es wird ein hybrider Ansatz für die Textklassifikation vorgeschlagen. Dieses Buch behandelt auch verschiedene Algorithmen zur Textklassifizierung. Experimentelle Ergebnisse und deren Analyse werden ebenfalls in diesem Buch diskutiert. Wesentliche Merkmale: Einführendes Konzept der Textklassifikation Verfahren der Textklassifikation Techniken der Datenklassifikation Hybrider Ansatz der TestklassifikationBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 68 pp. Deutsch. Artikel-Nr. 9786205463307
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