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Fundamentals of Predictive Text Mining (Texts in Computer Science)
Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Hardcover. Zustand: Very Good. No Jacket. Missing dust jacket; May have limited writing in cover pages. Pages are unmarked. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Fundamentals of Predictive Text Mining (Texts in Computer Science)
Anbieter: Zubal-Books, Since 1961, Cleveland, OH, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Fundamentals of Predictive Text Mining
Anbieter: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Paperback. Zustand: Good. No Jacket. Former library book; Pages can have notes/highlighting. Spine may show signs of wear. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
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Fundamentals of Predictive Text Mining
Verlag: Springer-Verlag New York Inc, 2016
ISBN 10: 1447171136 ISBN 13: 9781447171133
Sprache: Englisch
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 2nd reprint edition. 252 pages. 9.25x6.10x0.51 inches. In Stock.
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Fundamentals of Predictive Text Mining
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 252 pages. 9.50x6.50x0.75 inches. In Stock.
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In den WarenkorbZustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Seiten: 256 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This successful textbook on predictive text mining offers a unified perspective on a rapidly evolving field, integrating topics spanning the varied disciplines of data science, machine learning, databases, and computational linguistics. Serving also as a practical guide, this unique book provides helpful advice illustrated by examples and case studies. This highly anticipated second edition has been thoroughly revised and expanded with new material on deep learning, graph models, mining social media, errors and pitfalls in big data evaluation, Twitter sentiment analysis, and dependency parsing discussion. The fully updated content also features in-depth discussions on issues of document classification, information retrieval, clustering and organizing documents, information extraction, web-based data-sourcing, and prediction and evaluation. Features: includes chapter summaries and exercises; explores the application of each method; provides several case studies; contains links to free text-mining software.
