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  • Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      CAMPOS, Guilherme O et al. On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 4, p. 891-927, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0444-8. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Campos, G. O., Zimek, A., Sander, J., Campello, R. J. G. B., Micenková, B., Schubert, E., et al. (2016). On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study. Data Mining and Knowledge Discovery, 30( 4), 891-927. doi:10.1007/s10618-015-0444-8
    • NLM

      Campos GO, Zimek A, Sander J, Campello RJGB, Micenková B, Schubert E, Assent I, Houle ME. On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 4): 891-927.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0444-8
    • Vancouver

      Campos GO, Zimek A, Sander J, Campello RJGB, Micenková B, Schubert E, Assent I, Houle ME. On the evaluation of unsupervised outlier detection: measures, datasets, and an empirical study [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 4): 891-927.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0444-8
  • Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      FARIA, Elaine Ribeiro de e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e GAMA, João. MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 3, p. 640-680, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0433-y. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Faria, E. R. de, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Gama, J. (2016). MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams. Data Mining and Knowledge Discovery, 30( 3), 640-680. doi:10.1007/s10618-015-0433-y
    • NLM

      Faria ER de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 3): 640-680.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0433-y
    • Vancouver

      Faria ER de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. MINAS: multiclass learning algorithm for novelty detection in data streams [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 3): 640-680.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-015-0433-y
  • Fonte: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      GARCIA, Luís P. F et al. Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 30, n. 5, p. 1192-1216, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9. Acesso em: 11 nov. 2025.
    • APA

      Garcia, L. P. F., Lorena, A. C., Matwin, S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Ensembles of label noise filters: a ranking approach. Data Mining and Knowledge Discovery, 30( 5), 1192-1216. doi:10.1007/s10618-016-0475-9
    • NLM

      Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9
    • Vancouver

      Garcia LPF, Lorena AC, Matwin S, Carvalho ACP de LF de. Ensembles of label noise filters: a ranking approach [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2016 ; 30( 5): 1192-1216.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-016-0475-9

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