9780792376798 - learning to classify text using support vector machines: 668 (the springer international series in engineering and computer science, 668) de joachims, thorsten (22 resultados)
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Kluwer Academic Publishers, 2001
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Kluwer Academic Publishers, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Condición: New. Based on ideas from Support Vector Machines (SVMs), this title presents an approach to generating text classifiers from examples. This book gives a detailed description of the SVM approach to learning text classifiers, including training algorithms, transductive text classification, and, efficient performance est…imation. Series: The Springer International Series in Engineering and Computer Science. Num Pages: 205 pages, biography. BIC Classification: UYQM. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly. Dimension: 234 x 156 x 14. Weight in Grams: 498. . 2002. Hardback. . . . .
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Editorial: Springer, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Kluwer Academic Publishers, 2002
Serie: Libro 158 de 260 - The Springer International Series in Engineering and Computer Science
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Editorial: Springer, Springer, 2002
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Based on ideas from Support Vector Machines (SVMs), Learning To Classify Text Using Support Vector Machines presents a new approach to generating text classifiers from examples. The approach combines high performance and efficiency with theoretical unders…tanding and improved robustness. In particular, it is highly effective without greedy heuristic components. The SVM approach is computationally efficient in training and classification, and it comes with a learning theory that can guide real-world applications.Learning To Classify Text Using Support Vector Machines gives a complete and detailed description of the SVM approach to learning text classifiers, including training algorithms, transductive text classification, efficient performance estimation, and a statistical learning model of text classification. In addition, it includes an overview of the field of text classification, making it self-contained even for newcomers to the field. This book gives a concise introduction to SVMs for pattern recognition, and it includes a detailed description of how to formulate text-classification tasks for machine learning.
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Springer US Apr 2002, 2002
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Based on ideas from Support Vector Machines (SVMs), Learning To Classify Text Using Support Vector Machines presents a new approach to generating text classifiers from examples. The approach combines high performance and efficiency with th…eoretical understanding and improved robustness. In particular, it is highly effective without greedy heuristic components. The SVM approach is computationally efficient in training and classification, and it comes with a learning theory that can guide real-world applications.Learning To Classify Text Using Support Vector Machines gives a complete and detailed description of the SVM approach to learning text classifiers, including training algorithms, transductive text classification, efficient performance estimation, and a statistical learning model of text classification. In addition, it includes an overview of the field of text classification, making it self-contained even for newcomers to the field. This book gives a concise introduction to SVMs for pattern recognition, and it includes a detailed description of how to formulate text-classification tasks for machine learning. 224 pp. Englisch.
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Editorial: Springer US, 2002
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Springer, 2002
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Editorial: Springer, 2002
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Buch. Condición: Neu. Learning to Classify Text Using Support Vector Machines | Thorsten Joachims | Buch | xvii | Englisch | 2002 | Springer | EAN 9780792376798 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Dema…nd.
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Editorial: Springer, Springer Apr 2002, 2002
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