Improving rule induction precision dor automated annotation by balancing skewed data sets (2004)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Springer
- Publisher place: Heidelberger
- Date published: 2004
- Source:
- Título: Lecture Notes in Artificial Intelligence
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 3303, p. 20-32, 2004
- Conference titles: International Symposium on Knowledge Exploration in Life Science Informatics
-
ABNT
BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves e MONARD, Maria Carolina e BAZZAN, Ana Lúcia Cetertich. Improving rule induction precision dor automated annotation by balancing skewed data sets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Heidelberger: Springer. . Acesso em: 16 out. 2024. , 2004 -
APA
Batista, G. E. de A. P. A., Monard, M. C., & Bazzan, A. L. C. (2004). Improving rule induction precision dor automated annotation by balancing skewed data sets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Heidelberger: Springer. -
NLM
Batista GE de APA, Monard MC, Bazzan ALC. Improving rule induction precision dor automated annotation by balancing skewed data sets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2004 ; 3303 20-32.[citado 2024 out. 16 ] -
Vancouver
Batista GE de APA, Monard MC, Bazzan ALC. Improving rule induction precision dor automated annotation by balancing skewed data sets. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2004 ; 3303 20-32.[citado 2024 out. 16 ] - Implementação dos sistemas de representação de conhecimento sc
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