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181	Teilschlagspezifische Unkrautbekämpfung durch raumbezogene Bildverarbeitung im Offline- (und Online-)Verfahren (TURBO) Oebel, Horst January 2006 (has links) Zugl.: Hohenheim, Univ., Diss., 2006
182	Eine neue Klasse hybrider Innovationsdiffusionsmodelle : ein theoretischer Vergleich mit existierenden Ansätzen und eine Analyse mit Simulationen und Realdaten / Grishchenko, Yulia. January 2007 (has links) (PDF) Humboldt-Univ., Diss.--Berlin, 2007.
183	Segmentierungs- und Klassifikationsmethoden der Statistik und des Data Mining : Einsatzmöglichkeiten und Früherkennungspotenziale im Vertriebscontrolling eines Direktvertriebs / Pilger, Jörg. January 2008 (has links) Univ., Diss.--Passau, 2007.
184	Psychologische Dimensionen des Einsatzes von Trainingsfilmen in der Personalentwicklung Koblischke, Jan, January 2006 (has links) Chemnitz, Techn. Univ., Diss., 2006.
185	Automatic classification of emotion related user states in spontaneous children's speech Steidl, Stefan January 2008 (has links) Zugl.: Erlangen, Nürnberg, Univ., Diss., 2008
186	Simulationsstudien zum Einsatz neuer Streuungsmaße für ordinalskalierte Merkmale in der Klassifikation unter der besonderen Berücksichtigung der Niveau-Regression metrischskalierter Merkmale / Berchtold, Oliver. Unknown Date (has links) Universiẗat, Diss., 1997--Tübingen.
187	Bioinformatische Identifikation von Domänenunterschieden bei Parasit und Wirt am Beispiel der Malaria Bertram, Helge. Unknown Date (has links) (PDF) Universiẗat, Diss., 2005--Würzburg. / Erscheinungsjahr an der Haupttitelstelle: 2005.
188	PAC-Bayesian pattern classification with kernels theory, algorithms, and an application to the game of Go / Graepel, Thore. Unknown Date (has links) (PDF) Techn. University, Diss., 2002--Berlin.
189	Entwurfsmethodik heterogener Systeme Klupsch, Steffen. Unknown Date (has links) Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Darmstadt.
190	Classification of Stock Exchange News Kroha, Petr, Baeza-Yates, Ricardo 24 November 2004 (has links) (PDF) In this report we investigate how much similarity good news and bad news may have in context of long-terms market trends. We discuss the relation between text mining, classification, and information retrieval. We present examples that use identical set of words but have a quite different meaning, we present examples that can be interpreted in both positive or negative sense so that the decision is difficult as before reading them. Our examples prove that methods of information retrieval are not strong enough to solve problems as specified above. For searching of common properties in groups of news we had used classifiers (e.g. naive Bayes classifier) after we found that the use of diagnostic methods did not deliver reasonable results. For our experiments we have used historical data concerning the German market index DAX 30. / In diesem Bericht untersuchen wir, wieviel Ähnlichkeit gute und schlechte Nachrichten im Kontext von Langzeitmarkttrends besitzen. Wir diskutieren die Verbindungen zwischen Text Mining, Klassifikation und Information Retrieval. Wir präsentieren Beispiele, die identische Wortmengen verwenden, aber trotzdem recht unterschiedliche Bedeutungen besitzen; Beispiele, die sowohl positiv als auch negativ interpretiert werden können. Sie zeigen Probleme auf, die mit Methoden des Information Retrieval nicht gelöst werden können. Um nach Gemeinsamkeiten in Nachrichtengruppen zu suchen, verwendeten wir Klassifikatoren (z.B. Naive Bayes), nachdem wir herausgefunden hatten, dass der Einsatz von diagnostizierenden Methoden keine vernünftigen Resultate erzielte. Für unsere Experimente nutzten wir historische Daten des Deutschen Aktienindex DAX 30. ddc:330 Aktienbörse Automatische Klassifikation Bayes-Verfahren Information Retrieval Text Mining

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