Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Vous voulez être sûr que vos cadeaux seront sous le sapin de Noël à temps? Nos magasins vous accueillent à bras ouverts. La plupart de nos magasins sont ouverts également les dimanches, vous pouvez vérifier les heures d'ouvertures sur notre site.
- Retrait gratuit dans votre magasin Club
- 7.000.0000 titres dans notre catalogue
- Payer en toute sécurité
- Toujours un magasin près de chez vous
Text Mining
Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information
Sholom M Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang, Fred Damerau
Livre broché | Anglais
159,45 €
+ 318 points
Format
Description
Text mining searches for regularities, patterns or trends in natural language text. Inspired by data mining, which discovers major patterns from highly structured databases, text mining aims to extract useful knowledge from unstructured text. This book focuses on the concepts and methods needed to expand horizons beyond structured, numeric data to automated mining of text samples. This authoritative and highly accessible text/reference, written by a team of authorities on text mining, develops the foundation concepts, principles, and methods needed to expand beyond structured, numeric data to automated mining of text samples. Researchers, computer scientists, and advanced undergraduates and graduates with work and interests in data mining, machine learning, databases, and computational linguistics will find the work an essential resource.
Spécifications
Parties prenantes
- Auteur(s) :
- Editeur:
Contenu
- Nombre de pages :
- 237
- Langue:
- Anglais
Caractéristiques
- EAN:
- 9781441929969
- Date de parution :
- 19-11-10
- Format:
- Livre broché
- Format numérique:
- Trade paperback (VS)
- Dimensions :
- 156 mm x 234 mm
- Poids :
- 358 g
