Andrea esuli (19 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, IrlandaKennys Bookshop and Art Galleries Ltd.
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EUR 62,25
Envío por EUR 9,50Se envía de Irlanda a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Nature New York Inc, 2023
- Tapa blanda
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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EUR 71,13
Envío por EUR 11,71Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Paperback. Condición: Brand New. 153 pages. 9.25x6.10x0.33 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de AmericaKennys Bookstore
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EUR 77,94
Envío por EUR 9,23Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 15 disponibles
Condición: New.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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EUR 47,51
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. 'quantification'), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learning. In data science, learning… to quantify is a task of its own related to classification yet different from it, since estimating class proportions by simply classifying all data and counting the labels assigned by the classifier is known to often return inaccurate ('biased') class proportion estimates.The book introduces learning to quantify by looking at the supervised learning methods that can be used to perform it, at the evaluation measures and evaluation protocols that should be used for evaluating the quality of the returned predictions, at the numerous fields of human activity in which the use of quantification techniques may provide improved results with respect to the naive use of classification techniques, and at advanced topics in quantification research.The book is suitable to researchers, data scientists, or PhD students, who want to come up to speed with the state of the art in learning to quantify, but also to researchers wishing to apply data science technologies to fields of human activity (e.g., the social sciences, political science, epidemiology, market research) which focus on aggregate ('macro') data rather than on individual ('micro') data.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 41,45
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Taschenbuch. Condición: Neu. Learning to Quantify | Andrea Esuli (u. a.) | Taschenbuch | The Information Retrieval Series | xvi | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031204661 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: prei…gu.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 66,50
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Taschenbuch. Condición: Neu. Automatic Generation of Lexical Resources for Opinion Mining | Models, Algorithms and Applications | Andrea Esuli | Taschenbuch | Englisch | VDM Verlag Dr. Müller | EAN 9783836473330 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[do…t]de | Anbieter: preigu.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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EUR 33,82
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. ¿quantification¿), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learning. In data science,…learning to quantify is a task of its own related to classification yet different from it, since estimating class proportions by simply classifying all data and counting the labels assigned by the classifier is known to often return inaccurate (¿biased¿) class proportion estimates. The book introduces learning to quantify by looking at the supervised learning methods that can be used to perform it, at the evaluation measures and evaluation protocols that should be used for evaluating the quality of the returned predictions, at the numerous fields of human activity in which the use of quantification techniques may provide improved results with respect to the naive use of classification techniques, and at advanced topics in quantification research. The book is suitable to researchers, data scientists, or PhD students, who want to come up to speed with the state of the art in learning to quantify, but also to researchers wishing to apply data science technologies to fields of human activity (e.g., the social sciences, political science, epidemiology, market research) which focus on aggregate (¿macrö) data rather than on individual (¿micrö) data.
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Librería: Mispah books, Redhill, SURRE, Reino UnidoMispah books
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EUR 176,11
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Paperback. Condición: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
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Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, ItaliaBrook Bookstore On Demand
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EUR 38,22
Envío por EUR 5,50Se envía de Italia a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: new. Questo è un articolo print on demand.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de AmericaBasi6 International
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EUR 54,13
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 10 disponibles
Condición: Brand New. New. US edition. Print on demand title. Delivery takes 20-25 days. Excellent Customer Service.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature B.V., 2023
- Tapa blanda
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Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de AmericaPBShop.store US
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EUR 57,75
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PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer Nature B.V., 2023
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Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino UnidoPBShop.store UK
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EUR 55,68
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer International Publishing Mrz 2023, 2023
- Tapa blanda
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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EUR 42,79
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. 'quantification'), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learning. In data s…cience, learning to quantify is a task of its own related to classification yet different from it, since estimating class proportions by simply classifying all data and counting the labels assigned by the classifier is known to often return inaccurate ('biased') class proportion estimates.The book introduces learning to quantify by looking at the supervised learning methods that can be used to perform it, at the evaluation measures and evaluation protocols that should be used for evaluating the quality of the returned predictions, at the numerous fields of human activity in which the use of quantification techniques may provide improved results with respect to the naive use of classification techniques, and at advanced topics in quantification research.The book is suitable to researchers, data scientists, or PhD students, who want to come up to speed with the state of the art in learning to quantify, but also to researchers wishing to apply data science technologies to fields of human activity (e.g., the social sciences, political science, epidemiology, market research) which focus on aggregate ('macro') data rather than on individual ('micro') data. 156 pp. Englisch.
Learning to Quantify: 47 (The Information Retrieval Series)
Esuli, Andrea; Fabris, Alessandro; Moreo, Alejandro; Sebastiani, Fabrizio
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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EUR 63,04
Envío por EUR 7,61Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand.
Learning to Quantify: 47 (The Information Retrieval Series)
Esuli, Andrea; Fabris, Alessandro; Moreo, Alejandro; Sebastiani, Fabrizio
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2023
- Tapa blanda
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 63,79
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Istituto di Scienza e Tecnologie dell'Informazione|Springer, 2023
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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EUR 39,60
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. quantification ), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learn…ing. In data science, learning to qu.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Mär 2023, 2023
- Tapa blanda
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This open access book provides an introduction and an overview of learning to quantify (a.k.a. ¿quantification¿), i.e. the task of training estimators of class proportions in unlabeled data by means of supervised learning. In data scien…ce, learning to quantify is a task of its own related to classification yet different from it, since estimating class proportions by simply classifying all data and counting the labels assigned by the classifier is known to often return inaccurate (¿biased¿) class proportion estimates.The book introduces learning to quantify by looking at the supervised learning methods that can be used to perform it, at the evaluation measures and evaluation protocols that should be used for evaluating the quality of the returned predictions, at the numerous fields of human activity in which the use of quantification techniques may provide improved results with respect to the naive use of classification techniques, and at advanced topics in quantification research.The book is suitable to researchers, data scientists, or PhD students, who want to come up to speed with the state of the art in learning to quantify, but also to researchers wishing to apply data science technologies to fields of human activity (e.g., the social sciences, political science, epidemiology, market research) which focus on aggregate (¿macrö) data rather than on individual (¿micrö) data.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch.
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Librería: moluna, Greven, Alemaniamoluna
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Envío por EUR 48,99Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Esuli AndreaAndrea Esuli is a Researcher at the Institute of Information Science and Technologies, an institute of the Italian National Research Council. His primary areas of research are text classific…ation, information extraction, .
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Opinion mining is a recent discipline at the crossroads of Information Retrieval and of Computational Linguistics which is concerned not with the topic a document is about, but with the opinion it expresses. It has a rich set of applicat…ions, ranging from tracking users' opinions about products or about political candidates as expressed in online forums, to customer relationship management. Functional to the extraction of opinions from text is the determination of the relevant entities of the language that are used to express opinions, and their opinion-related properties. For example, determining that the term beautiful casts a positive connotation to its subject. In this book we investigate on the automatic recognition of opinion-related properties of terms. This results into building opinion-related lexical resources, which can be used into opinion mining applications.
