文本是一种特殊的非结构化数据，在当今的大数据时代，其价值日趋凸显。本书利用开源而强大的R软件，对文本数据挖掘的概念、技术及技巧进行了系统的介绍。本书共11章，内容包括：走进文本数据挖掘，R语言快速入门，字符串的基本处理，用好正则表达式，导入各类文本数据，对各类文本数据进行预处理，文本特征提取的4种方法，基于机器学习的文本分类方法，文本情感分析，文本可视化，文本数据挖掘项目实践。本书还提供了丰富的应
内容简介
本书是计算理论领域的经典著作，被国外多所大学选用为教材。本书以注重思路、深入引导为特色，系统地介绍计算理论的三大主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。同时，对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容作了重点讲解。全书通过启发性的问题、精彩的结果和待解决问题来引导读者挑战此领域中的高层次问题。新版的一大亮点是增加了更多习题、教辅资料和部分习题解答，更加有利于教学。
全书叙述由浅入深、详略得当，重点突出，不拘泥于技术细节。可作为计算机专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为相关专业教师和研究人员的参考书。
计算理论导引是2006年由机械工业出版社出版,作者[美]MichaelSipser。
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本书系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习
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