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Hybrid Data Mining Approach for Text Classification è stato concepito come libro di riferimento per i ricercatori. Questo libro tratta principalmente il concetto introduttivo di classificazione testuale del data mining e i vari approcci utilizzati per la classificazione dei test. Per la classificazione dei testi viene proposto un approccio ibrido. Il libro tratta anche i diversi algoritmi per la classificazione dei testi. In questo libro vengono discussi anche i risultati sperimentali e la loro analisi. Caratteristiche salienti: Concetto introduttivo di classificazione del testo Processi di…mehr

Produktbeschreibung
Hybrid Data Mining Approach for Text Classification è stato concepito come libro di riferimento per i ricercatori. Questo libro tratta principalmente il concetto introduttivo di classificazione testuale del data mining e i vari approcci utilizzati per la classificazione dei test. Per la classificazione dei testi viene proposto un approccio ibrido. Il libro tratta anche i diversi algoritmi per la classificazione dei testi. In questo libro vengono discussi anche i risultati sperimentali e la loro analisi. Caratteristiche salienti: Concetto introduttivo di classificazione del testo Processi di classificazione del testo Tecniche di classificazione dei dati Approccio ibrido di classificazione del test
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Autorenporträt
Dilip Kumar Shaw ist derzeit außerordentlicher Professor der Abteilung für Computeranwendungen, NIT, Jamshedpur. Er erhielt seinen MCA und Ph.D. in Computeranwendungen vom NIT, Jamshedpur. Er verfügt über mehr als zwanzig Jahre Erfahrung im Bereich der Lehre und der Industrie. Er hat mehr als fünfzehn Forschungsarbeiten in internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht.