Algoritmos de aprendizado de máquina do paradigma estatístico para aquisição de conhecimento (1999)
- Authors:
- USP affiliated author: REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA - ICMC
- School: ICMC
- Subject: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: EntreLugar
- Place of publication: Rio de Janeiro
- Date published: 1999
- Source:
- Título do periódico: Anais
- Conference title: Congresso Nacional da Sociedade Brasileira de Computação
-
ABNT
PADILHA, Thereza Patrícia Pereira e REZENDE, Solange Oliveira. Algoritmos de aprendizado de máquina do paradigma estatístico para aquisição de conhecimento. 1999, Anais.. Rio de Janeiro: EntreLugar, 1999. . Acesso em: 30 jun. 2022. -
APA
Padilha, T. P. P., & Rezende, S. O. (1999). Algoritmos de aprendizado de máquina do paradigma estatístico para aquisição de conhecimento. In Anais. Rio de Janeiro: EntreLugar. -
NLM
Padilha TPP, Rezende SO. Algoritmos de aprendizado de máquina do paradigma estatístico para aquisição de conhecimento. Anais. 1999 ;[citado 2022 jun. 30 ] -
Vancouver
Padilha TPP, Rezende SO. Algoritmos de aprendizado de máquina do paradigma estatístico para aquisição de conhecimento. Anais. 1999 ;[citado 2022 jun. 30 ] - A methodology for identifying interesting association rules by combining objective and subjective measures
- Transforming geo-referenced data in contextual information for context-aware recommender systems
- Solving the problem of selecting suitable objective measures by clustering association rules through the measures themselves
- Using topic hierarchies with privileged information to improve context-aware recommender systems
- Named entities as privileged information for hierarchical text clustering
- Fuzzy cluster descriptor extraction for flexible organization of documents
- Selecting Candidate Labels For Hierarchical Document Clusters Using Association Rules
- Latent association rule cluster based model to extract topics for classification and recommendation applications
- Cross-domain aspect extraction for sentiment analysis: a transductive learning approach
- Implementação de taxomanias para regras de associação em um ambiente de pós-processamento. (CDROM)
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