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In zona S.Faustino, adiacente al centro cittadino proponiamo immobile in palazzina di poche unità edificata nel c.ca,lo stabile è di soli due piani con facciata esterna in mattone a vista in ottime condizioni.L'immobile posto al primo piano sviluppa una metratura commerciale di 140 mq c.ca,divisi in un ingresso su disimpegno un ampia sala con balcone perimetrale e una cucina abitabile,la zona notte comprende 3 camere da letto e 2 bagni, al piano sottotetto e presente una soffitta e al piano terra un garage doppio.Le spese di gestione sono molto contenute non essendoci amministratore ed essendo presente un impianto di riscaldamento autonomo.L'appartamento è stato ristrutturato nei suoi impianti,pavimenti e infissi nel è quindi attualmente in ottime condizioni. LE VIE RIPORTATE NEGLI ANNUNCI SONO INDICATIVE DELLA ZONA E NON RAPPRESENTANO LA POSIZIONE PRECISA DELL'IMMOBILE. Casaffari è uno studio immobiliare giovane e dinamico. Esperti del settore costituiscono lessenza e la forza di un team compatto che lavora costantemente inseguendo obbiettivi. Lattività svolta in termini di marketing, web-marketing, la minuziosa analisi di ogni singolo immobile, l utilizzo di innovativi strumenti mediatici e la collaborazione con le più importanti imprese edili del territorio sono le parti di un insieme che permettono di ottenere il massimo risultato in tempi brevi e condizioni economiche vantaggiose. Casaffari è presente sul territorio modenese da oltre dieci anni con le sue tre agenzie collocate nelle vie più centrali di Modena, beneficiando così di una collaborazione attiva che offre al cliente un servizio sempre migliore. Tipo di bene: Appartamento Superficie: 140 m²

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Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data

ISBN: , SKU: , AUTHOR: Chakrabarti, Soumen, PUBLISHER: Morgan Kaufmann Publishers, Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data is the first book devoted entirely to techniques for producing knowledge from the vast body of unstructured Web data. Building on an initial survey of infrastructural issues-including Web crawling and indexing-Chakrabarti examines low-level machine learning techniques as they relate specifically to the challenges of Web mining. He then devotes the final part of the book to applications that unite infrastructure and analysis to bring machine learning to bear on systematically acquired and stored data. Here the focus is on results: the strengths and weaknesses of these applications, along with their potential as foundations for further progress. From Chakrabarti's work-painstaking, critical, and forward-looking-readers will gain the theoretical and practical understanding they need to contribute to the Web mining effort. * A comprehensive, critical exploration of statistics-based attempts to make sense of Web Mining. * Details the special challenges associated with analyzing unstructured and semi-structured data. * Looks at how classical Information Retrieval techniques have been modified for use with Web data. * Focuses on today's dominant learning methods: clustering and classification, hyperlink analysis, and supervised and semi-supervised learning. * Analyzes current applications for resource discovery and social network analysis. * An excellent way to introduce students to especially vital applications of data mining and machine learning technology.

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