nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Data Science Applications using Python and R is the second book in a series that began in 2018. This volume is dedicated to text analytics and natural language processing. Using real data, the author leads the reader through the analysis of Tweet sentiment analysis, banking product-group complaint analysis, presidential debate analysis, and more. The book covers text mining, natural language processing (NLP), vectorizing text data, discrete classifiers, bag-of-words (BOW) models, sentiment analysis, and Latent Dirichlet Allocation (LDA).The book offers complete Python and R code with detail explanations. It is designed for use with Jupyter Notebook and R Studio. It also includes notes on Python and R markdown and features full color graphics and text on heavy paper. All data sets used in the book are downloadable from GitHub. Some data can also be customized and download ed from the Federal Consumer Complaint Data Catalog. Finally, each chapter contains practice exercises.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781716896446

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Bibliografische Details

Titel: Data Science Applications using Python and R : Text Analytics
Verlag: Lulu.Com
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1716896444
ISBN-13: 9781716896446
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 157 mm, Tiefe: 21 mm
Gewicht: 701 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Data Science Applications using Python and R is the second book in a series that began in 2018. This volume is dedicated to text analytics and natural language processing. Using real data, the author leads the reader through the analysis of Tweet sentiment analysis, banking product-group complaint analysis, presidential debate analysis, and more. The book covers text mining, natural language processing (NLP), vectorizing text data, discrete classifiers, bag-of-words (BOW) models, sentiment analysis, and Latent Dirichlet Allocation (LDA).The book offers complete Python and R code with detail explanations. It is designed for use with Jupyter Notebook and R Studio. It also includes notes on Python and R markdown and features full color graphics and text on heavy paper. All data sets used in the book are downloadable from GitHub. Some data can also be customized and download ed from the Federal Consumer Complaint Data Catalog. Finally, each chapter contains practice exercises.

�ber die Autorin bzw. den Autor

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jeffreystrickland/ Related Books by the Author: Data Science Applications using R. Copyright � 2017. Jeffrey Strickland. Lulu, Inc. ISBN 978-0-359-81042-0, Predictive Crime Analysis using R. Copyright� 2018, Jeffrey Strickland. Lulu, Inc. ISBN 978-0-359-43159-5, Logistic Regression - Inside-Out. Copyright � 2017 by Jeffrey S. Strickland. Glasstree, Inc. ISBN 978-1-365-27041-3, Time Series Analysis using Open-Source Tools. Copyright� 2016, Jeffrey Strickland Glasstree, Inc. ISBN 978-1-5342-0100-2 , Predictive Analytics using R. Copyright � 2016 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-312-84101-7, Data Analytics Using Open-Source Tools. Copyright � 2015 by Jeffrey Strickland. Lulu Inc. ISBN 978-1-365-21384-7, Data Science and Analytics for Ordinary People. Copyright � 2015 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-329-28062-5, Operations Research using Open-Source Tools. Copyright � 2015 by Jeffrey Strickland. Lulu Inc. ISBN 978-1-329-00404-7, Missile Flight Simulation - Surface-to-Air Missiles, 2nd Edition. Copyright � 2015 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-329-64495-3, Verification and Validation for Modeling and Simulation Copyright � 2014 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-312-74061-7, Mathematical Modeling of Warfare and Combat Phenomenon. Copyright � 2011 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-45839255-8 , Simulation Conceptual Modeling. Copyright � 2011 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-1-105-18162-7, Discrete Event Simulation using ExtendSim 8. Copyright � 2010 by Jeffrey S. Strickland. Lulu.com. ISBN 978-0-557-72821-3

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