Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Machine Learning for Text Classification in Big Data Analytics

Name: Machine Learning for Text Classification in Big Data Analytics
Brand: LAP Lambert Academic Publishing
SKU: 15517517
Price: 47.06 EUR
Availability: InStock
Author: Narasimha Rao Gudikandhula
ISBN: 9783659946875

Narasimha Rao Gudikandhula

Jagadeeswara Rao Peddada

Език

Английски език

Книга С меки корици

Код Либристо: 15517517

Издателство LAP Lambert Academic Publishing, ноември 2015

The well-known Machine Learning systems generally use a power and resources of only one personal com... Цялото описание

Код Либристо: 15517517

114 b

47.06 €

92.05 лв

Външен склад Изпращаме след 5-8 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Seismizität und Geodynamik der DR Kongo von 1910 bis 2010 David Ngindu Buabua

С меки корици

33.99 € 66.48 лв

Martin a jeho písničky

Аудио компактдиск

12.81 € 25.05 лв

Lambacher Schweizer Mathematik 11. Ausgabe Bayern

Книга

16.63 € 32.53 лв

Triceratops. Akademia mądrego dziecka. Poznajmy dinozaury Katarzyna Grzyb|David Partington

С твърди корици

6.87 € 13.43 лв

Oshi no Ko - Recueil d'illustrations - Strass X Paillettes Mengo Yokoyari

С меки корици

22.63 € 44.25 лв

Trager des bayerischen Militarverdienstordens Georg Reisinger

С меки корици

19.01 € 37.18 лв

Atlante storico. Cronologia della storia universale dalle culture preistoriche ai giorni nostri

С меки корици

61.94 € 121.15 лв

Acupuncture traditionnelle chinoise - recueil de textes d'acupuncture et de médecine chinoise publiés en Chine Книга

binding.

29.91 € 58.50 лв

Mądre bajki pozytywne myślenie Antosiewicz Agnieszka

С твърди корици

5.27 € 10.30 лв

Al Musiqa Wal Ghinaa Fi Al Turath Al Arabi Al Islami: Part 1 of 3 Hasan Yahya

С меки корици

28.31 € 55.37 лв

Einfuhrung in Die Programmiersprache Mumps Stephan Hesse

С твърди корици

125.29 € 245.05 лв

Autrevilla, Lu A La Seance Archeologique de Noyon, Le 8 Octobre 1867 Carlet-T

С меки корици

13.69 € 26.77 лв

Lapin Kutsu Lea Tuulikki Niskala

С твърди корици

23.25 € 45.46 лв

Jezero Bianca Bellová

С твърди корици

11.31 € 22.12 лв

lustige Elend in Leben, Reisen und Anekdoten deutscher Schauspieler Anonymous

С меки корици

16.12 € 31.52 лв

78 giorni di bombardamento NATO. La guerra del Kosovo vista dai principali media italiani Luca De Poli

С меки корици

21.59 € 42.23 лв

Nekonečný pramen vaší síly Joseph Murphy

С твърди корици

11.57 € 22.63 лв

Nuestra cara oculta : integración de la sombra y unificación personal Enrique Martínez Lozano

С меки корици

18.39 € 35.96 лв

RABAJO FORZOSO Andree

С меки корици

25.36 € 49.61 лв

Non abbiate paura di sognare cose grandi. Papa Francesco parla ai ragazzi Francesco (Jorge Mario Bergoglio)

С твърди корици

17.05 € 33.34 лв

The well-known Machine Learning systems generally use a power and resources of only one personal computer. Nowadays, new devices, social media, and other sources generate the data of huge volumes. More innovative technologies which would be need for big data analysis. The selection of the strategy depends on the volume of data analysed. When we deal with a large data set, the well-known data mining systems usually are used. The complex problems of data analysis require usage of parallel and distributed computing based systems and technologies. Big data initiate development of new technologies. Hadoop based technologies and libraries are the most popular solutions for big data analysis and clustering. Machine learning is ideal for exploiting the opportunities hidden in big data. It delivers on the promise of extracting value from big and disparate data sources with far less reliance on human direction. It is data driven and runs at machine scale. It is well suited to the complexity of dealing with disparate data sources and the huge variety of variables and amounts of data involved. And unlike traditional analysis, machine learning thrives on growing data sets.