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Text Mining with R
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Tackle a variety of tasks in natural language processing by learning how to use the R language and tidy data principles. This practical guide provides examples and resources to help you get up to speed with dplyr, broom, ggplot2, and other tidy tools from the R ecosystem.

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Applied Text Analysis with Python
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This practical book presents a data scientist´s approach to building language-aware products with applied machine learning.

Anbieter: buecher.de
Stand: 12.09.2019
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Text Data Management and Analysis: A Practical ...
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Recent years have seen a dramatic growth of natural language text data, including web pages, news articles, scientific literature, emails, enterprise documents, and social media such as blog articles, forum posts, product reviews, and tweets. This has led to an increasing demand for powerful software tools to help people analyze and manage vast amounts of text data effectively and efficiently. Unlike data generated by a computer system or sensors, text data are usually generated directly by humans, and are accompanied by semantically rich content. As such, text data are especially valuable for discovering knowledge about human opinions and preferences, in addition to many other kinds of knowledge that we encode in text. In contrast to structured data, which conform to well-defined schemas (thus are relatively easy for computers to handle), text has less explicit structure, requiring computer processing toward understanding of the content encoded in text. The current technology of natural language processing has not yet reached a point to enable a computer to precisely understand natural language text, but a wide range of statistical and heuristic approaches to analysis and management of text data have been developed over the past few decades. They are usually very robust and can be applied to analyze and manage text data in any natural language, and about any topic. This book provides a systematic introduction to all these approaches, with an emphasis on covering the most useful knowledge and skills required to build a variety of practically useful text information systems. The focus is on text mining applications that can help users analyze patterns in text data to extract and reveal useful knowledge. Information retrieval systems, including search engines and recommender systems, are also covered as supporting technology for text mining applications. The book covers the major concepts, techniques, and ideas in text data mining and information retrieval from a practical viewpoint, and includes many hands-on exercises designed with a companion software toolkit (i.e., MeTA) to help readers learn how to apply techniques of text mining and information retrieval to real-world text data and how to experiment with and improve some of the algorithms for interesting application tasks. The book can be used as a textbook for a computer science undergraduate course or a reference book for practitioners working on relevant problems in analyzing and managing text data.

Anbieter: buecher.de
Stand: 06.09.2019
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Artificial Neural Networks and Machine Learning...
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The proceedings set LNCS 11727, 11728, 11729, 11730, and 11731 constitute the proceedings of the 28th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 2019, held in Munich, Germany, in September 2019. The total of 277 full papers and 43 short papers presented in these proceedings was carefully reviewed and selected from 494 submissions. They were organized in 5 volumes focusing on theoretical neural computation; deep learning; image processing; text and time series; and workshop and special sessions.

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Stand: 14.09.2019
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Algorithmik für Einsteiger
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Wer ein GPS benutzt oder einen Routenplaner befragt, profitiert von einem Algorithmus. Wer sich von einem medizinischen Roboter operieren lässt oder beim Onlinebanking auf sicheren Datentransfer hofft, vertraut auf Algorithmen. Algorithmen und die ausführenden Computer bestimmen und beeinflussen unser heutiges Leben in starkem Maße. Im Zentrum dieses Buches steht die Frage, was ein Algorithmus ist, was Algorithmen können und was nicht. Der Leser, die Leserin erfährt, was genau ein Algorithmus ist, und hat die Möglichkeit, aus zahlreichen historisch wichtigen oder aktuellen Beispielen von Algorithmen auszuwählen. Eine Untersuchung darüber, ob und wie Algorithmen noch beschleunigt werden können, mündet in eine kurze Einführung in die moderne mathematische Disziplin der ´´Komplexitätstheorie´´. Mit der Turing-Maschine wird ein einfaches und zugleich ungeheuer mächtiges theoretisches Computermodell vergestellt, das Anlass zu interessanten Fragen über die Möglichkeiten und Grenzen der Computer gibt. Zum Schluss wird der Leser, die Leserin zu einem Ausflug eingeladen zu den Grenzen der Informatik, zu Problemen, die bewiesenermaßen algorithmisch unlösbar sind. Dank sehr ausführlicher und gut zugänglicher Erklärungen und zahlreicher interessanter Aufgaben bereitet das Lernen mit diesem Buch Freude. Der Text wurde für die zweite Auflage vollkommen neu geschrieben.

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Stand: 06.09.2019
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Algorithmen und Datenstrukturen
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Algorithmen bilden das Herzstück jeder nichttrivialen Anwendung von Computern, und die Algorithmik ist ein modernes und aktives Gebiet der Informatik. Daher sollte sich jede Informatikerin und jeder Informatiker mit den algorithmischen Grundwerkzeugen auskennen. Dies sind Strukturen zur effizienten Organisation von Daten, häufig benutzte Algorithmen und Standardtechniken für das Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme. Dieses Buch ist eine straff gehaltene Einführung in die Welt dieser Grundwerkzeuge, gerichtet an Studierende und im Beruf stehende Experten, die mit dem Programmieren und mit den Grundelementen der Sprache der Mathematik vertraut sind. Die einzelnen Kapitel behandeln Arrays und verkettete Listen, Hashtabellen und assoziative Arrays, Sortieren und Auswählen, Prioritätswarteschlangen, sortierte Folgen, Darstellung von Graphen, Graphdurchläufe, kürzeste Wege, minimale Spannbäume und Optimierung. Die Algorithmen werden auf moderne Weise präsentiert, mit explizit angegebenen Invarianten, und mit Kommentaren zu neueren Entwicklungen wie Algorithm Engineering, Speicherhierarchien, Algorithmenbibliotheken und zertifizierenden Algorithmen. Die Algorithmen werden zunächst mit Hilfe von Bildern, Text und Pseudocode erläutert; dann werden Details zu effizienten Implementierungen gegeben, auch in Bezug auf konkrete Sprachen wie C++ und Java.

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Stand: 06.09.2019
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Reinforcement Learning
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The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence.

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Stand: 16.09.2019
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Principles of Data Mining
65,99 € *
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The first truly interdisciplinary text on data mining, blending the contributions of information science, computer science, and statistics.

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Stand: 08.09.2019
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Structure & Interpretation of Computer Programs 2e
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Structure and Interpretation of Computer Programs has had a dramatic impact on computer science curricula over the past decade. This long-awaited revision contains changes throughout the text.

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Stand: 12.09.2019
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