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

Προϊόν #: 91909029

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

Προϊόν #: 91909029

€ 44

Price Details

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

^{*All items will import from ΗΠΑ}

Διαθεσιμότητα : Σε απόθεμα

Εισήχθη από κατάστημα USA

Παραγγείλτε τώρα και πάρτε το περίπου: Παρασκευή, Οκτώβριος 09

Secured transaction

Our Top Logistics Partners

Paperback

Εγγύηση U-Care:

Κανένα

Επιλέξτε ένα σχέδιο

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 ΗΠΑ store (110-120). Recommended power converters Αγορασε τωρα.

Λεπτομέρειες προιόντος

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)

ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΟΥ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ

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

Έχετε κάποιο ερώτημα; Συνομιλήστε μαζί μας

Ερωτήσεις & Απαντήσεις Πελατών

ερώτηση: Πώς να πραγματοποιήσετε αγορές TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE μέσω Διαδικτύου από το Ubuy;

απάντηση: Είναι εύκολο να ψωνίσετε TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE στο διαδίκτυο από το Ubuy.. Απλώς πρέπει να αναζητήσετε το προϊόν, να επιλέξετε τη μέθοδο αποστολής κατά την ολοκλήρωση της αγοράς και να το παραλάβετε στην τοποθεσία σας.
ερώτηση: Είναι το TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE διαθέσιμο για διαδικτυακές αγορές σε Greece;

απάντηση: Ναι, στο Ubuy Greece αυτό το προϊόν είναι διαθέσιμο για αγορές σε λογική τιμή.. Το TEXT PROCESSING AND SENTIMENT ANALYSIS USING MACHINE δεν είναι διαθέσιμο τοπικά, αλλά μπορείτε να μας εμπιστευτείτε τις υπηρεσίες ταχείας αποστολής μας.
ερώτηση: Πόσος χρόνος χρειάζεται για να λάβετε το προϊόν μετά την υποβολή της παραγγελίας;

απάντηση: Ο χρόνος παράδοσης του προϊόντος που παραγγείλατε ποικίλλει ανάλογα με το τι έχετε παραγγείλει και τη μέθοδο αποστολής που έχετε επιλέξει.. Ο εκτιμώμενος χρόνος παράδοσης αναφέρεται κατά τη διαδικασία του ταμείου, γι' αυτό να είστε ξέγνοιαστοι όταν ψωνίζετε.

Intelligence & Semantics Editorial Review

Δεν βρέθηκαν κριτικές σύνταξης

Customer Reviews & Ratings

5.0

1 βαθμολογίες πελατών

5 αστέρι

100%
4 αστέρι

0%
3 αστέρι

0%
2 αστέρι

0%
1 αστέρι

0%

Αξιολογήστε αυτό το προϊόν

Κοινοποιήστε τις σκέψεις σας με άλλους πελάτες

Platform Trust & Buyer Confidence

4.2/5 9477 αξιολογήσεις

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

Ασφαλές Στάδιο Πληρωμής Global Delivery Easy Returns Genuine Products

Product Price History

Σημαντικές πληροφορίες

Περιορισμοί : Για προϊόντα που αποστέλλονται διεθνώς, σημειώστε ότι τυχόν εγγύηση του κατασκευαστή ενδέχεται να μην είναι έγκυρη, οι επιλογές εξυπηρέτησης του κατασκευαστή ενδέχεται να μην είναι διαθέσιμες, τα εγχειρίδια, οι οδηγίες και οι προειδοποιήσεις ασφαλείας του προϊόντος ενδέχεται να μην είναι στη γλώσσα της χώρας προορισμού, τα προϊόντα (και τα συνοδευτικά υλικά) ενδέχεται να μην είναι σχεδιασμένα σύμφωνα με τα πρότυπα, τις προδιαγραφές και τις απαιτήσεις επισήμανσης της χώρας προορισμού και τα προϊόντα ενδέχεται να μην συμμορφώνονται με την τάση και άλλα ηλεκτρικά πρότυπα της χώρας προορισμού (απαιτώντας τη χρήση προσαρμογέα ή μετατροπέα, εάν χρειάζεται). Ο παραλήπτης είναι υπεύθυνος να διασφαλίσει ότι το προϊόν μπορεί να εισαχθεί νόμιμα στη χώρα προορισμού. Όταν παραγγέλνετε από το Ubuy ή τις θυγατρικές της, ο παραλήπτης είναι ο εισαγωγέας αρχείου και πρέπει να συμμορφώνεται με όλους τους νόμους και τους κανονισμούς της χώρας προορισμού.
Δεν είναι όλα τα προϊόντα που παρατίθενται στο Ubuy προς πώληση, καθώς το Ubuy είναι μια παγκόσμια μηχανή αναζήτησης. Τα προϊόντα υπόκεινται σε κανονισμούς εξαγωγής/εμπορίου.

€ 44

Παραγγείλτε τώρα και πάρτε το περίπου: Παρασκευή, Οκτώβριος 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