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Text Analytics With Python

Author: Dipanjan Sarkar
Publisher: Apress
ISBN: 1484223888
Size: 48.64 MB
Format: PDF, ePub
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Derive useful insights from your data using Python. You will learn both basic and advanced concepts, including text and language syntax, structure, and semantics. You will focus on algorithms and techniques, such as text classification, clustering, topic modeling, and text summarization. Text Analytics with Python teaches you the techniques related to natural language processing and text analytics, and you will gain the skills to know which technique is best suited to solve a particular problem. You will look at each technique and algorithm with both a bird's eye view to understand how it can be used as well as with a microscopic view to understand the mathematical concepts and to implement them to solve your own problems. What You Will Learn: Understand the major concepts and techniques of natural language processing (NLP) and text analytics, including syntax and structure Build a text classification system to categorize news articles, analyze app or game reviews using topic modeling and text summarization, and cluster popular movie synopses and analyze the sentiment of movie reviews Implement Python and popular open source libraries in NLP and text analytics, such as the natural language toolkit (nltk), gensim, scikit-learn, spaCy and Pattern Who This Book Is For : IT professionals, analysts, developers, linguistic experts, data scientists, and anyone with a keen interest in linguistics, analytics, and generating insights from textual data

Einf Hrung In Machine Learning Mit Python

Author: Andreas C. Müller
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101120
Size: 17.92 MB
Format: PDF, Kindle
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Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine-Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten in den Bereichen Machine Learning und Data Science Dieses Buch ist eine fantastische, super praktische Informationsquelle für jeden, der mit Machine Learning in Python starten möchte – ich wünschte nur, es hätte schon existiert, als ich mit scikit-learn anfing! Hanna Wallach, Senior Researcher, Microsoft Research

Text Mining Wissensrohstoff Text

Author: Gerhard Heyer
Publisher:
ISBN: 9783937137308
Size: 48.39 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Ein großer Teil des Weltwissens liegt in Form digitaler Texte im Internet und in Intranets. Diese digitalen Texte - die in den meisten natürlichen Sprachen vorliegen - stellen einen bedeutsamen und bisher kaum genutzten Wissensrohstoff dar. Lernen Sie in diesem ersten deutschen Lehrbuch zu diesem Thema, wie digitaler Text mit Hilfe des ”Text Mining“ für das Wissensmanagement aufbereitet, verarbeitet und genutzt werden kann. Die behandelten Themen in diesem Buch: Wissen und Text, Grundlagen der Bedeutungsanalyse, Textdatenbanken, Sprachstatistik, Clustering, Musteranalyse, Hybride Verfahren, Beispielanwendungen, Anhänge: Statistik und linguistische Grundlagen.

Advanced Computing Strategies For Engineering

Author: Ian F. C. Smith
Publisher: Springer
ISBN: 3319916386
Size: 75.71 MB
Format: PDF, Docs
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This double volume set ( LNAI 10863-10864) constitutes the refereed proceedings of the 25th International Workshop, EG-ICE 2018, held in Lausanne, Switzerland, in June 2018. The 58 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 108 submissions. The papers are organized in topical sections on Advanced Computing in Engineering, Computer Supported Construction Management, Life-Cycle Design Support, Monitoring and Control Algorithms in Engineering, and BIM and Engineering Ontologies.

Neuronale Netze Selbst Programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Size: 39.15 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Statistik Workshop F R Programmierer

Author: Allen B. Downey
Publisher: O'Reilly Germany
ISBN: 3868993436
Size: 43.28 MB
Format: PDF, ePub
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Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.

Text Mining In Den Sozialwissenschaften

Author: Matthias Lemke
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658072245
Size: 22.12 MB
Format: PDF, Mobi
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Die Analyse von Sprache ermöglicht Rückschlüsse auf Gesellschaft und Politik. Im Zeitalter digitaler Massenmedien liegt Sprache als maschinenlesbarer Text in einer Menge vor, die ohne Hilfsmittel nicht mehr angemessen zu bewältigen ist. Die maschinelle Auswertung von Textdaten kann in den Sozialwissenschaften, die Text bislang in der Regel qualitativ und weniger quantitativ, also sprachstatistisch, analysieren, wertvolle neue Erkenntnisse liefern. Vor diesem Hintergrund führt der Band in die Verwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaften ein. Anhand exemplarischer Analysen eines Korpus von 3,5 Millionen Zeitungsartikeln zeigt er für konkrete Forschungsfragen, wie Text Mining angewandt werden kann.

Author: М. І. Жалдак
Publisher: Видавничий центр ДВНЗ «Криворізький національний університет»
ISBN:
Size: 31.13 MB
Format: PDF, Kindle
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Матеріали випуску присвячені питанням моделювання у психологопедагогічних дослідженнях, комп’ютерного моделювання у навчанні природничо-математичних та соціально-гуманітарних дисциплін, теорії та методики застосування засобів інформатизації освіти, формування і розвитку комп’ютерно-орієнтованого навчального середовища. Для науковців, працівників органів управління освітою, викладачів та студентів вищих навчальних закладів та коледжів, вчителів та аспірантів, для всіх тих, кого цікавлять історія, сучасні підходи до дослідження та тенденції розвитку комп’ютерного моделювання та інформаційних технологій в освіті.