9781584885597 - semisupervised learning for computational linguistics di abney, steven (16 risultati)
Lingua: Inglese
Editore: CRC Press September 2007 2007
Serie: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis, Libro 5 di 23. Libro 5 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC, London 2008
Serie: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis, Libro 5 di 23. Libro 5 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2007
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2019
Serie: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis, Libro 5 di 23. Libro 5 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Taylor & Francis Group 2019
Serie: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis, Libro 5 di 23. Libro 5 di 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2019
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2019
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2019
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2007
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2019
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Editore: Chapman & Hall 2007
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Editore: Taylor & Francis Group 2019
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Editore: CRC Press 2007
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Abney, StevenThe rapid advancement in the theoretical understanding of statistical and machine learning methods for semisupervised learning has made it difficult for nonspecialists to keep up to date in the field. Pr…oviding a broad, accessible treatment.
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Editore: Chapman and Hall/CRC 2007
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Buch. Condizione: Neu. Semisupervised Learning for Computational Linguistics | Steven Abney | Buch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2007 | Chapman and Hall/CRC | EAN 9781584885597 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Editore: Chapman And Hall/CRC 2019
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Buch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book provides a broad, accessible treatment of the theory and linguistic applications of semisupervised methods. It presents a brief history of the field before moving on to discuss well-known natural language processing methods, such as…self-training and co-training. It then centers on machine learning techniques, including the boundary-oriented methods of perceptrons, boosting, SVMs, and the null-category noise model. In addition, the book covers clustering, the EM algorithm, related generative methods, and agreement methods. It concludes with the graph-based method of label propagation as well as a detailed discussion of spectral methods.
