Бюджет: 500 UAH Срок: 2 дня
Только один вопрос вопроса:
1.выполняем на чистой С# или под С# .NET?
Нужна C# функция для проверки 2 текстов на уникальность относительно друг друга. На входе размер шингла, и допустимый процент сходства. На выходе флаг уникальны относительно друг друга или нет , а также список участков (с учетом заданного шингла), которые совпадают.
Бюджет: 500 UAH Срок: 2 дня
Только один вопрос вопроса:
1.выполняем на чистой С# или под С# .NET?
Бюджет: 300 UAH Срок: 1 день
C#, 4 роки досвіду, звертайтесь. skype: fresh_forever2009
Бюджет: 150 UAH Срок: 1 день
День добрый, могу сделать.
Бюджет: 200 UAH Срок: 2 дня
Здравствуйте.
Можем обсудить
Бюджет: 100 UAH Срок: 1 день
есть опыт в работе с уникализацией текста и использованию проверок по шинглам, сегодня до вечера могу сделать
Бюджет: 20 USD Срок: 1 день
Здравствуйте, готов выполнить ваше задание, хотел бы обсудить его более подробно.
Бюджет: 200 UAH Срок: 2 дня
результат завтра после обеда
Бюджет: 200 UAH Срок: 2 дня
учила c# и data mining, так что могу сделать.
Адресовано ччеловеку, который вспомнил data mining. проверка текстов на уникальность не имеет ничего общего с data mining
вы или data mining не учили или совсем не знаете что такое сравнение текстов. вот что вики говорит: data mining - собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. где вы в сравнении текстов хотите искать нетривиальные данные? data mining - это например прогнозирование продаж через год по имеющейся статистике или нахождение зависимости продаж авто от возраста, образования, количества детей... а сравнение текстов это сравнение текстов, здесь куча алгоритмов, например в этом задании нужен алгоритм шинглов, хотя заказчик это упомянул вскользь
раз мы тепер копипастим из вики,то
К методам Data Mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов, анализ выживаемости, анализ связей). Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями Data Mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний).
39 ставок 28 июля