Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases de texto (2004)
- Authors:
- USP affiliated author: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- School: ICMC
- Subject: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Imprenta:
- ISBN: 956702118X
- Source:
- Título do periódico: Annales
- Conference title: Congresso International Sudamericano de Ingenieria de Sistemas de Informatica
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ABNT
MATSUBARA, Edson Takashi; MONARD, Maria Carolina; BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases de texto. Anais.. Arica: SCCC, 2004. -
APA
Matsubara, E. T., Monard, M. C., & Batista, G. E. de A. P. A. (2004). Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases de texto. In Annales. Arica: SCCC. -
NLM
Matsubara ET, Monard MC, Batista GE de APA. Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases de texto. Annales. 2004 ; -
Vancouver
Matsubara ET, Monard MC, Batista GE de APA. Aprendizado semi-supervisionado multi-visão para a classificação de bases de texto. Annales. 2004 ; - Um estudo sobre a efetividade do método de imputação baseado no algoritmo K-vizinhos mais próximos. (CDROM)
- Proposta de um algoritmo de clustering semi-supervisionado para rotular exemplos a partir de poucos exemplos rotulados
- A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data
- Clustering hierárquico: uma metodologia para auxiliar na inerpretação dos clusters
- Uma proposta para evoluir classificadores simbólicos utilizando algoritmo genético
- A comparison of methods for rule subset selection applied to associative classification
- A mulit-objective evolutionary algorithmto build knowledge classification rules with specific properties
- Balancing strategies and class overlapping
- A hybrid wrapper/filter approach for feature subset selection
- Construção de uma representação atributo-valor para extração de conhecimento a partir de informações semi-estruturadas de laudos médicos
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