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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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Verlag Unser Wissen Dez 2022, 2022
ISBN 10: 620546330X
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - 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 Testklassifikation 68 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9786205463307
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - 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. Nº de ref. del artículo: 9786205463307
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Shaw Dilip KumarDilip Kumar Shaw ist derzeit ausserordentlicher Professor der Abteilung fuer Computeranwendungen, NIT, Jamshedpur. Er erhielt seinen Doktortitel in Computeranwendungen vom NIT, Jamshedpur. Er verfuegt ueber mehr als zwanz. Nº de ref. del artículo: 780779411
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9786205463307
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 126244984
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