A comparative study on classic machine learning and fuzzy approaches for classification problems (2009)
- Authors:
- USP affiliated author: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- School: ICMC
- Subject: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: PTI
- Place of publication: Foz do Iguaçu
- Date published: 2009
- Source:
- Conference title: Congresso da Academia Trinacional de Ciências
-
ABNT
CINTRA, Marcos Evandro; MONARD, Maria Carolina; CAMARGO, Heloisa de Arruda; MARTIN, Trevor P. A comparative study on classic machine learning and fuzzy approaches for classification problems. Anais.. Foz do Iguaçu: PTI, 2009. -
APA
Cintra, M. E., Monard, M. C., Camargo, H. de A., & Martin, T. P. (2009). A comparative study on classic machine learning and fuzzy approaches for classification problems. In Anais. Foz do Iguaçu: PTI. -
NLM
Cintra ME, Monard MC, Camargo H de A, Martin TP. A comparative study on classic machine learning and fuzzy approaches for classification problems. Anais. 2009 ; -
Vancouver
Cintra ME, Monard MC, Camargo H de A, Martin TP. A comparative study on classic machine learning and fuzzy approaches for classification problems. Anais. 2009 ; - 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
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas