Xem Bản gốc

Text Processing And Sentiment Analysis Using Machine Learning And Deep Learning With Python Gui

Sản phẩm #: 91909029

Text Processing And Sentiment Analysis Using Machine Learning And Deep Learning With Python Gui

Sản phẩm #: 91909029

VND 1287571

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

^{*All items will import from Hoa Kỳ}

Tình trạng sẵn có : Trong kho

Đã nhập từ cửa hàng USA

Đặt hàng ngay bây giờ và nhận hàng vào khoảng Thứ Sáu, Tháng 10 09

Secured transaction

Our Top Logistics Partners

Paperback

Bảo hành của U-Care:

Không có

Chọn một kế hoạch

Fast
Shipping

Free
Return^*

Secure Packaging

100% Original Products

PCI DSS Compliance

ISO 27001 Certified

Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of Hoa Kỳ store (110-120). Recommended power converters Mua ngay.

Thông tin chi tiết sản phẩm

In this book, we explored a code implementation for sentiment analysis using machine learning models, including XGBoost, LightGBM, and LSTM. The code aimed to build, train, and evaluate these models on Twitter data to classify sentiments. Throughout the project, we gained insights into the key steps involved and observed the findings and functionalities of the code.Sentiment analysis is a vital task in natural language processing, and the code was to give a comprehensive approach to tackle it. The implementation began by checking if pre-trained models for XGBoost and LightGBM existed. If available, the models were loaded; otherwise, new models were built and trained. This approach allowed for reusability of trained models, saving time and effort in subsequent runs.Similarly, the code checked if preprocessed data for LSTM existed. If not, it performed tokenization and padding on the text data, splitting it into train, test, and validation sets. The preprocessed data was saved for future use.The code also provided a function to build and train the LSTM model. It defined the model architecture using the Keras Sequential API, incorporating layers like embedding, convolutional, max pooling, bidirectional LSTM, dropout, and dense output. The model was compiled with appropriate loss and optimization functions. Training was carried out, with early stopping implemented to prevent overfitting.After training, the model summary was printed, and both the model and training history were saved for future reference. The train_lstm function ensured that the LSTM model was ready for prediction by checking the existence of preprocessed data and trained models. If necessary, it performed the required preprocessing and model building steps.The pred_lstm() function was responsible for loading the LSTM model and generating predictions for the test data. The function returned the predicted sentiment labels, allowing for further analysis and evaluation.To facilitate user interaction, the code included a functionality to choose the LSTM model for prediction. The choose_prediction_lstm() function was triggered when the user selected the LSTM option from a dropdown menu. It called the pred_lstm() function, performed evaluation tasks, and visualized the results. Confusion matrices and true vs. predicted value plots were generated to assess the model's performance. Additionally, the loss and accuracy history from training were plotted, providing insights into the model's learning process.In conclusion, this project provided a comprehensive overview of sentiment analysis using machine learning models. The code implementation showcased the steps involved in building, training, and evaluating models like XGBoost, LightGBM, and LSTM. It emphasized the importance of data preprocessing, model building, and evaluation in sentiment analysis tasks. The code also demonstrated functionalities for reusing pre-trained models and saving preprocessed data, enhancing efficiency and ease of use. Through visualization techniques, such as confusion matrices and accuracy/loss curves, the code enabled a better understanding of the model's performance and learning dynamics. Overall, this project highlighted the practical aspects of sentiment analysis and illustrated how different machine learning models can be employed to tackle this task effectively.

Publisher	Independently published
Publication date	March 12, 2022
Language	English
Print length	333 pages
ISBN-13	979-8431335075
Item Weight	2.11 pounds (960 grams)
Dimensions	8.5 x 0.75 x 11 inches (21.6 x 1.9 x 27.9 cm)

MÔ TẢ SẢN PHẨM

Text Processing And Sentiment Analysis Using Machine Learning And Deep Learning With Python Gui

Có thắc mắc? Trò chuyện với chúng tôi

Câu hỏi và trả lời của khách hàng

câu hỏi: Làm cách nào để mua sắm trực tuyến TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE từ Ubuy?

trả lời: Thật dễ dàng để mua sắm TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE trực tuyến từ Ubuy.. Bạn chỉ cần tìm kiếm sản phẩm, chọn phương thức vận chuyển trong khi thanh toán và giao sản phẩm đến địa điểm của bạn.
câu hỏi: TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE có thể mua sắm trực tuyến ở Vietnam không?

trả lời: Có, tại Ubuy Vietnam, bạn có thể mua sản phẩm này với mức giá hợp lý.. TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE không có sẵn tại địa phương nhưng bạn có thể tin tưởng chúng tôi với các dịch vụ chuyển phát nhanh của chúng tôi.
câu hỏi: Mất bao lâu để nhận được sản phẩm sau khi đặt hàng?

trả lời: Thời gian giao hàng của sản phẩm bạn đặt sẽ khác nhau tùy theo những gì bạn đã đặt và phương thức vận chuyển mà bạn đã chọn.. Thời gian giao hàng ước tính được đề cập trong quá trình thanh toán, vì vậy hãy thoải mái khi mua sắm.

Intelligence & Semantics Editorial Review

Không tìm thấy đánh giá biên tập nào

Customer Reviews & Ratings

5.0

1 điểm của khách hàng

5 sao

100%
4 sao

0%
3 sao

0%
2 sao

0%
1 sao

0%

Đánh giá sản phẩm này

Chia sẻ suy nghĩ của bạn với các khách hàng khác

Platform Trust & Buyer Confidence

4.2/5 9477 đánh giá

Read reviews

Jasmin

Verified buyer

“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”

9 September 2026 · via Trustpilot

Anke

Verified buyer

“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”

10 September 2026 · via Trustpilot

Hazel

Verified buyer

“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”

10 September 2026 · via Trustpilot

Opaleye

Verified buyer

“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”

11 September 2026 · via Trustpilot

Adele

Verified buyer

“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”

8 September 2026 · via Trustpilot

Thanh toán An toàn Global Delivery Easy Returns Genuine Products

Product Price History

Thông tin quan trọng

Hạn chế: Đối với các sản phẩm được vận chuyển quốc tế, xin lưu ý rằng bất kỳ chính sách bảo hành nào của nhà sản xuất có thể không còn hiệu lực; các tùy chọn dịch vụ của nhà sản xuất có thể không khả dụng; hướng dẫn sử dụng sản phẩm, hướng dẫn và cảnh báo an toàn có thể không có bằng ngôn ngữ của quốc gia đến; các sản phẩm (và các tài liệu đi kèm) có thể không được thiết kế theo các tiêu chuẩn, thông số kỹ thuật và các yêu cầu ghi nhãn của quốc gia đến; và các sản phẩm có thể không phù hợp với điện áp của quốc gia đến cũng như các tiêu chuẩn khác về điện (cần phái sử dụng đầu nối hoặc bộ chuyển đổi nếu thích hợp). Người nhận có trách nhiệm đảm bảo rằng sản phẩm có thể được nhập khẩu hợp pháp đến quốc gia đến. Khi đặt hàng từ Ubuy hoặc các chi nhánh của Ubuy, người nhận là nhà nhập khẩu trong hồ sơ, đồng thời phải tuân thủ tất cả các luật cũng như quy định của quốc gia đến.
Không phải tất cả các sản phẩm được liệt kê trên Ubuy đều được rao bán, vì Ubuy là một công cụ tìm kiếm toàn cầu. Sản phẩm phải tuân theo các quy định về xuất khẩu/thương mại.

VND 1287571

Đặt hàng ngay bây giờ và nhận hàng vào khoảng Thứ Sáu, Tháng 10 09

QTY:

Secured transaction

PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.

Our Top Logistics Partners

Fastest cross-border delivery

Ubuy Assurance

Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns ^*, and secure packaging on every order.

Text Processing And Sentiment Analysis Using Machine Learning And Deep Learning With Python Gui