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Machine Learning for Text


Machine Learning for Text
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Beschreibung

1 An Introduction to Text Analytics.- 2 Text Preparation and Similarity Computation.- 3 Matrix Factorization and Topic Modeling.- 4 Text Clustering.- 5 Text Classification: Basic Models.- 6 Linear Models for Classification and Regression.- 7 Classifier Performance and Evaluation.- 8 Joint Text Mining with Heterogeneous Data.- 9 Information Retrieval and Search Engines.- 10 Text Sequence Modeling and Deep Learning.- 11 Text Summarization.- 12 Information Extraction.- 13 Opinion Mining and Sentiment Analysis.- 14 Text Segmentation and Event Detection.

Eigenschaften

Breite: 179
Gewicht: 979 g
Höhe: 254
Länge: 29
Seiten: 493
Sprachen: Englisch
Autor: Charu C. Aggarwal

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