دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: نویسندگان: Maurits Johansson, Nimer Shadida Johansson سری: ناشر: Lunds Universitet سال نشر: 2018 تعداد صفحات: 60 زبان: Swedish فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 3 مگابایت
در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد
کلمات کلیدی مربوط به کتاب تجزیه و تحلیل متن و یادگیری ماشینی: مقایسه الگوریتم های یادگیری ماشینی برای طبقه بندی صورتحساب ها و رسیدها در ایمیل ها: تجزیه و تحلیل متن، یادگیری ماشین، برنامه، فاکتور، رسید
در صورت تبدیل فایل کتاب Textanalys och maskininlärning: En jämförelse av maskininlärningsalgoritmer för klassificering av fakturor och kvitton i e-postmeddelanden به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل متن و یادگیری ماشینی: مقایسه الگوریتم های یادگیری ماشینی برای طبقه بندی صورتحساب ها و رسیدها در ایمیل ها نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
Textanalys och maskininlärning:......Page 1
Sammanfattning......Page 3
Abstract......Page 4
Innehållsförteckning......Page 5
Förord......Page 8
1.4 Problemformulering......Page 11
1.6 Avgränsningar......Page 12
2.1.2 Utvinna text......Page 13
2.2.1.1 Posteriorisannolikhet......Page 15
2.2.1.2 (Klass)Betingad sannolikhet......Page 16
2.2.1.4 Beviset......Page 18
2.2.1.5 Implementering......Page 19
2.2.2 Multivariate Bernoulli Naïve Baye’s Classification......Page 22
2.2.3.2 Neuronnät......Page 24
2.2.3.3 Implementering......Page 26
3.1.1.2 Källor......Page 31
3.1.2.2 Test och resultat......Page 32
3.1.3.2 Rapportskrivning......Page 33
3.2.2 Parprogrammering och kommunikation......Page 34
3.3 Källkritik......Page 35
4.2 Maskininlärningsmetoder......Page 39
4.4.2 NumPy......Page 40
5.1 NLP, BoW och Neuronnätverk......Page 41
5.2 Multinomial Naive Bayes......Page 44
5.3 Multivariate Bernoulli Naive Bayes.......Page 45
6.1 Multinomial......Page 47
6.3 Neuronnät......Page 49
6.4 Sammanfattning......Page 50
6.6 Framtida utvecklingsmöjligheter......Page 51
7. Terminologi......Page 53
8. Källförteckning......Page 55
9.1.4 Jupyter Notebook......Page 57
9.2.1 Sellpy kvitto......Page 58
9.2.2 Faser och arbete......Page 59
9.3.2 likeHood_word_given_class(Dictionary dict, String s,_class)......Page 60