Ваше месторасположение на сайте: • » » Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning  

Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning

Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning

За последние несколько лет ландшафт программирования обработки естественного языка резко изменился. Подходы машинного обучения теперь требуют зрелых инструментов, таких как библиотека scikit-learn для Python. Это практическое руководство показывает программистам и ученым, которые имеют промежуточный уровень понимания Python, а также базовое понимание машинного обучения и обработки естественного языка, как стать более опытными в этих двух интересных областях науки о данных. Эта книга представляет собой сжатый, целенаправленный и прикладной подход к анализу текста с помощью Python.

The programming landscape of natural language processing has changed dramatically in the past few years. Machine learning approaches now require mature tools like Python's scikit-learn to apply models to text at scale. This practical guide shows programmers and data scientists who have an intermediate-level understanding of Python and a basic understanding of machine learning and natural language processing how to become more proficient in these two exciting areas of data science. This book presents a concise, focused, and applied approach to text analysis with Python, and covers topics including text ingestion and wrangling, basic machine learning on text, classification for text analysis, entity resolution, and text visualization. Applied Text Analysis with Python will enable you to design and develop language-aware data products. You ll learn how and why machine learning algorithms make decisions about language to analyze text; how to ingest, wrangle, and preprocess language data; and how the three primary text analysis libraries in Python work in concert. Ultimately, this book will enable you to design and develop language-aware data products.

Название: Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning
Автор: Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro, Tony Ojeda
Издательство: O'Reilly Media
ISBN: 1491963042
Год: 2017
Страниц: 229
Язык: английский
Формат: pdf, djvu (Early Release)
Размер: 10.1 MB

Скачать Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning


Скачать бесплатно Benjamin Bengfort, Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning на высокой скорости и по прямой ссылке !


Теги:

Benjamin

,

Bengfort

,

Rebecca

,

Bilbro

,

Applied

,

Text

,

Analysis

,

with

,

Python

,

Enabling

,

Language

,

Aware

,

Data

,

Products

,

with

,

Machine

,

Learning

«Случайные цитаты»
То, что годится для нас самих, непригодно для других. © Франц Кафка
Категория: | Добавил: | неделю и 2 дня назад

Benjamin Bengfort Rebecca Bilbro - Applied Text Analysis with Python: Enabling Language Aware Data Products with Machine Learning
Так же советуем посмотреть

Джеймс Купер - Мерседес из Кастилии, или путешествие в Китай (Аудиокнига)


В романе известного американского писателя повествуется о знаменитом мореплавателе Христофоре Колумбе, мужественном человеке, искателе, вдохновленном мечтой новооткрытий.

Джеймс Купер - Шпион (Аудиокнига)


"Шпион, или Повесть о нейтральной территории" - роман Фенимора Купера, принесший настоящее признание его таланту романиста.

Надежда Тэффи - О Дневнике (Аудиокнига)


Летят года, меняется мир, дневники заменили Facebook, Twitter и Instagram, но сильно ли изменились люди? Решайте сами, прослушав юмористическую миниатюру, написанную в начале ХХ века, Надеждой Тэффи.

Информация
Комментирование доступно только зарегистрированным пользователям! Мы просим вас войти под своим аккаунтом, или же зарегистрироваться, для удобства.
Design powered by XTreme.rip™ © 2008-2017