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  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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      REZENDE, Solange Oliveira. Mineração de dados. 2005, Anais.. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2005. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Rezende, S. O. (2005). Mineração de dados. In Anais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Rezende SO. Mineração de dados. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Rezende SO. Mineração de dados. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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      MARTINS, Camila Delefrate e REZENDE, Solange Oliveira. Geração semi-automática de taxonomia usando clustering para generalização de regras de associação. 2005, Anais.. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2005. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Martins, C. D., & Rezende, S. O. (2005). Geração semi-automática de taxonomia usando clustering para generalização de regras de associação. In Anais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Martins CD, Rezende SO. Geração semi-automática de taxonomia usando clustering para generalização de regras de associação. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Martins CD, Rezende SO. Geração semi-automática de taxonomia usando clustering para generalização de regras de associação. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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      SINOARA, Roberta Akemi e REZENDE, Solange Oliveira. Identificação de regras de associação interessantes combinando análises objetivas e subjetivas. 2005, Anais.. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2005. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Sinoara, R. A., & Rezende, S. O. (2005). Identificação de regras de associação interessantes combinando análises objetivas e subjetivas. In Anais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Sinoara RA, Rezende SO. Identificação de regras de associação interessantes combinando análises objetivas e subjetivas. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Sinoara RA, Rezende SO. Identificação de regras de associação interessantes combinando análises objetivas e subjetivas. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Source: Livro Texto. Conference titles: Escola Regional de Informatica. Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      MONARD, Maria Carolina e PRATI, Ronaldo Cristiano. Aprendizado de maquina simbolico para mineração de dados. 2005, Anais.. Florianopolis: WR-copias, 2005. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Monard, M. C., & Prati, R. C. (2005). Aprendizado de maquina simbolico para mineração de dados. In Livro Texto. Florianopolis: WR-copias.
    • NLM

      Monard MC, Prati RC. Aprendizado de maquina simbolico para mineração de dados. Livro Texto. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Monard MC, Prati RC. Aprendizado de maquina simbolico para mineração de dados. Livro Texto. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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      TELLES, Guilherme Pimentel e ALMEIDA, Nalvo F e MARTINEZ, Fabio Henrique Viduani. Algoritmos e heurísticas para comparações exata e aproximada de seqüências. 2005, Anais.. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2005. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Telles, G. P., Almeida, N. F., & Martinez, F. H. V. (2005). Algoritmos e heurísticas para comparações exata e aproximada de seqüências. In Anais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Telles GP, Almeida NF, Martinez FHV. Algoritmos e heurísticas para comparações exata e aproximada de seqüências. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Telles GP, Almeida NF, Martinez FHV. Algoritmos e heurísticas para comparações exata e aproximada de seqüências. Anais. 2005 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Source: Anais. Conference titles: Workcomp-sul. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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      DOMINGUES, Marcos Aurélio e REZENDE, Solange Oliveira. Generalização de regras de associação usando taxonomias. 2004, Anais.. [S.l.]: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2004. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Domingues, M. A., & Rezende, S. O. (2004). Generalização de regras de associação usando taxonomias. In Anais. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo.
    • NLM

      Domingues MA, Rezende SO. Generalização de regras de associação usando taxonomias. Anais. 2004 ;[citado 2024 maio 17 ]
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      Domingues MA, Rezende SO. Generalização de regras de associação usando taxonomias. Anais. 2004 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      MELANDA, Edson Augusto e REZENDE, Solange Oliveira. Sintaxe padrão para representar regras de associação. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/963a9083-8ecb-43f6-ace7-e7b22549a4bf/BIBLIOTECA_113_RT_206.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Melanda, E. A., & Rezende, S. O. (2003). Sintaxe padrão para representar regras de associação. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/963a9083-8ecb-43f6-ace7-e7b22549a4bf/BIBLIOTECA_113_RT_206.pdf
    • NLM

      Melanda EA, Rezende SO. Sintaxe padrão para representar regras de associação [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/963a9083-8ecb-43f6-ace7-e7b22549a4bf/BIBLIOTECA_113_RT_206.pdf
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      Melanda EA, Rezende SO. Sintaxe padrão para representar regras de associação [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/963a9083-8ecb-43f6-ace7-e7b22549a4bf/BIBLIOTECA_113_RT_206.pdf
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      DOSUALDO, Daniel Gomes e REZENDE, Solange Oliveira. Descrição do ambiente computacional DiPER. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a6338b96-776e-4a69-8549-9ef520a748e8/BIBLIOTECA_113_RT_204.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Dosualdo, D. G., & Rezende, S. O. (2003). Descrição do ambiente computacional DiPER. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/a6338b96-776e-4a69-8549-9ef520a748e8/BIBLIOTECA_113_RT_204.pdf
    • NLM

      Dosualdo DG, Rezende SO. Descrição do ambiente computacional DiPER [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a6338b96-776e-4a69-8549-9ef520a748e8/BIBLIOTECA_113_RT_204.pdf
    • Vancouver

      Dosualdo DG, Rezende SO. Descrição do ambiente computacional DiPER [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a6338b96-776e-4a69-8549-9ef520a748e8/BIBLIOTECA_113_RT_204.pdf
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      DOSUALDO, Daniel Gomes e REZENDE, Solange Oliveira. Análise da precisão de métodos de regressão. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82addca6-2993-4e74-9279-12eedfaa55ca/BIBLIOTECA_113_RT_197.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Dosualdo, D. G., & Rezende, S. O. (2003). Análise da precisão de métodos de regressão. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/82addca6-2993-4e74-9279-12eedfaa55ca/BIBLIOTECA_113_RT_197.pdf
    • NLM

      Dosualdo DG, Rezende SO. Análise da precisão de métodos de regressão [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82addca6-2993-4e74-9279-12eedfaa55ca/BIBLIOTECA_113_RT_197.pdf
    • Vancouver

      Dosualdo DG, Rezende SO. Análise da precisão de métodos de regressão [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82addca6-2993-4e74-9279-12eedfaa55ca/BIBLIOTECA_113_RT_197.pdf
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      PUGLIESI, Jaqueline Brigladori e REZENDE, Solange Oliveira. Matriz de contingência para regras de regressão. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/52c135ab-45fd-407f-9e86-e61e282442c7/BIBLIOTECA_113_RT_210.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Pugliesi, J. B., & Rezende, S. O. (2003). Matriz de contingência para regras de regressão. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/52c135ab-45fd-407f-9e86-e61e282442c7/BIBLIOTECA_113_RT_210.pdf
    • NLM

      Pugliesi JB, Rezende SO. Matriz de contingência para regras de regressão [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/52c135ab-45fd-407f-9e86-e61e282442c7/BIBLIOTECA_113_RT_210.pdf
    • Vancouver

      Pugliesi JB, Rezende SO. Matriz de contingência para regras de regressão [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/52c135ab-45fd-407f-9e86-e61e282442c7/BIBLIOTECA_113_RT_210.pdf
  • Source: Knowledge-Based Systems. Unidades: FFCLRP, ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      BARANAUSKAS, José Augusto e MONARD, Maria Carolina. Combining symbolic classifiers from multiple inducers. Knowledge-Based Systems, v. 16, p. 129-136, 2003Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/s0950-7051(02)00021-7. Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Baranauskas, J. A., & Monard, M. C. (2003). Combining symbolic classifiers from multiple inducers. Knowledge-Based Systems, 16, 129-136. doi:10.1016/s0950-7051(02)00021-7
    • NLM

      Baranauskas JA, Monard MC. Combining symbolic classifiers from multiple inducers [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2003 ; 16 129-136.[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0950-7051(02)00021-7
    • Vancouver

      Baranauskas JA, Monard MC. Combining symbolic classifiers from multiple inducers [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2003 ; 16 129-136.[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/s0950-7051(02)00021-7
  • Source: CLEI 2003. Conference titles: Conferencia Latinoamericana de Informatica. Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      PRATI, Ronaldo Cristiano e GEROMINI, Marcos Roberto e MONARD, Maria Carolina. A framework to integrate data mining components. 2003, Anais.. La Paz: Universidad Mayor de San Andrés/ Facultad de Ciencias Puras y Naturales/ Carrera de Informática, 2003. . Acesso em: 17 maio 2024.
    • APA

      Prati, R. C., Geromini, M. R., & Monard, M. C. (2003). A framework to integrate data mining components. In CLEI 2003. La Paz: Universidad Mayor de San Andrés/ Facultad de Ciencias Puras y Naturales/ Carrera de Informática.
    • NLM

      Prati RC, Geromini MR, Monard MC. A framework to integrate data mining components. CLEI 2003. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Prati RC, Geromini MR, Monard MC. A framework to integrate data mining components. CLEI 2003. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ]
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      PUGLIESI, Jaqueline Brigladori e DOSUALDO, Daniel Gomes e REZENDE, Solange Oliveira. Sintaxe padrão para representar regras de regressão no discover. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21a438b7-f995-45ee-a54d-65944857eea6/BIBLIOTECA_113_RT_193.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Pugliesi, J. B., Dosualdo, D. G., & Rezende, S. O. (2003). Sintaxe padrão para representar regras de regressão no discover. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/21a438b7-f995-45ee-a54d-65944857eea6/BIBLIOTECA_113_RT_193.pdf
    • NLM

      Pugliesi JB, Dosualdo DG, Rezende SO. Sintaxe padrão para representar regras de regressão no discover [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21a438b7-f995-45ee-a54d-65944857eea6/BIBLIOTECA_113_RT_193.pdf
    • Vancouver

      Pugliesi JB, Dosualdo DG, Rezende SO. Sintaxe padrão para representar regras de regressão no discover [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21a438b7-f995-45ee-a54d-65944857eea6/BIBLIOTECA_113_RT_193.pdf
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SINOARA, Roberta Akemi e PUGLIESI, Jaqueline Brigladori e REZENDE, Solange Oliveira. Combinação de classificadores homogêneos e heterogêneos. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1a35d538-ee6f-48af-96f2-a394e0c087fc/BIBLIOTECA_113_RT_184.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Sinoara, R. A., Pugliesi, J. B., & Rezende, S. O. (2003). Combinação de classificadores homogêneos e heterogêneos. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/1a35d538-ee6f-48af-96f2-a394e0c087fc/BIBLIOTECA_113_RT_184.pdf
    • NLM

      Sinoara RA, Pugliesi JB, Rezende SO. Combinação de classificadores homogêneos e heterogêneos [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1a35d538-ee6f-48af-96f2-a394e0c087fc/BIBLIOTECA_113_RT_184.pdf
    • Vancouver

      Sinoara RA, Pugliesi JB, Rezende SO. Combinação de classificadores homogêneos e heterogêneos [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1a35d538-ee6f-48af-96f2-a394e0c087fc/BIBLIOTECA_113_RT_184.pdf
  • Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves e MONARD, Maria Carolina. Descrição da arquitetura e do projeto do ambiente computacional Discover Learning Environment-DLE. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2bbed63a-2206-4c09-995f-8dbba06ae5d6/BIBLIOTECA_113_RT_187.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Batista, G. E. de A. P. A., & Monard, M. C. (2003). Descrição da arquitetura e do projeto do ambiente computacional Discover Learning Environment-DLE. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/2bbed63a-2206-4c09-995f-8dbba06ae5d6/BIBLIOTECA_113_RT_187.pdf
    • NLM

      Batista GE de APA, Monard MC. Descrição da arquitetura e do projeto do ambiente computacional Discover Learning Environment-DLE [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2bbed63a-2206-4c09-995f-8dbba06ae5d6/BIBLIOTECA_113_RT_187.pdf
    • Vancouver

      Batista GE de APA, Monard MC. Descrição da arquitetura e do projeto do ambiente computacional Discover Learning Environment-DLE [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2bbed63a-2206-4c09-995f-8dbba06ae5d6/BIBLIOTECA_113_RT_187.pdf
  • Unidade: ICMC

    Assunto: MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      MARQUES, Valmir Ferreira e REZENDE, Solange Oliveira. Nelore business intelligence: uma descrição dos scripts SQL de implementação, povoamento e validação dos dados. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f616be2f-1e50-4437-a397-76b21e5c444e/BIBLIOTECA_113_RT_194.pdf. Acesso em: 17 maio 2024. , 2003
    • APA

      Marques, V. F., & Rezende, S. O. (2003). Nelore business intelligence: uma descrição dos scripts SQL de implementação, povoamento e validação dos dados. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/f616be2f-1e50-4437-a397-76b21e5c444e/BIBLIOTECA_113_RT_194.pdf
    • NLM

      Marques VF, Rezende SO. Nelore business intelligence: uma descrição dos scripts SQL de implementação, povoamento e validação dos dados [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f616be2f-1e50-4437-a397-76b21e5c444e/BIBLIOTECA_113_RT_194.pdf
    • Vancouver

      Marques VF, Rezende SO. Nelore business intelligence: uma descrição dos scripts SQL de implementação, povoamento e validação dos dados [Internet]. 2003 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f616be2f-1e50-4437-a397-76b21e5c444e/BIBLIOTECA_113_RT_194.pdf
  • Source: Advances in Databases and Information Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, BANCO DE DADOS

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    • ABNT

      BARIONI, Maria Camila et al. Visually mining on multiple relational tables at once. Advances in Databases and Information Systems. Tradução . Bratislava: Slovak University of Technology, 2002. . . Acesso em: 17 maio 2024.
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      Barioni, M. C., Razente, H. L., Traina Júnior, C., & Traina, A. J. M. (2002). Visually mining on multiple relational tables at once. In Advances in Databases and Information Systems. Bratislava: Slovak University of Technology.
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      Barioni MC, Razente HL, Traina Júnior C, Traina AJM. Visually mining on multiple relational tables at once. In: Advances in Databases and Information Systems. Bratislava: Slovak University of Technology; 2002. [citado 2024 maio 17 ]
    • Vancouver

      Barioni MC, Razente HL, Traina Júnior C, Traina AJM. Visually mining on multiple relational tables at once. In: Advances in Databases and Information Systems. Bratislava: Slovak University of Technology; 2002. [citado 2024 maio 17 ]

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