A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA (2014)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/CLEI.2014.6965166
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; COMPUTAÇÃO GRÁFICA
- Language: Português
- Imprenta:
- ISBN: 9781479961306
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: Latin American Computing Conference - CLEI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CARVALHO, Victor Augusto Moraes et al. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA. 2014, Anais.. Red Hook: IEEE, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Carvalho, V. A. M., Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2014). A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA. In Proceedings. Red Hook: IEEE. doi:10.1109/CLEI.2014.6965166 -
NLM
Carvalho VAM, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166 -
Vancouver
Carvalho VAM, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166 - Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression
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Informações sobre o DOI: 10.1109/CLEI.2014.6965166 (Fonte: oaDOI API)
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