Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study (2014)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/ICPR.2014.649
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; MINERAÇÃO DE DADOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Conference Publishing Services
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2014
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 1051-4651
- Conference titles: International Conference on Pattern Recognition - ICPR
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SOUSA, Celso A. R. de e SOUZA, Vinícius M. A e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study. 2014, Anais.. Los Alamitos: Conference Publishing Services, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPR.2014.649. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Sousa, C. A. R. de, Souza, V. M. A., & Batista, G. E. de A. P. A. (2014). Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study. In Proceedings. Los Alamitos: Conference Publishing Services. doi:10.1109/ICPR.2014.649 -
NLM
Sousa CAR de, Souza VMA, Batista GE de APA. Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR.2014.649 -
Vancouver
Sousa CAR de, Souza VMA, Batista GE de APA. Time series transductive classification on imbalanced data sets: an experimental study [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPR.2014.649 - Time series classification with motifs and characteristics
- Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
- Fast unsupervised online drift detection using incremental Kolmogorov-Smirnov test
- A complexity-invariant measure based on fractal dimension for time series classification
- Towards automatic classification on flying insects using inexpensive sensors
- Data mining a trillion time series subsequences under dynamic time warping
- Distância invariante à complexidade baseada em dimensão fractal para classificação de séries temporais
- Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts
- On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams
Informações sobre o DOI: 10.1109/ICPR.2014.649 (Fonte: oaDOI API)
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