Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies (2015)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10846-014-0144-4
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Intelligent and Robotic Systems
- ISSN: 0921-0296
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 80, supl. 1, p. S261-S276, Dec. 2015
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
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-
ABNT
CHERMAN, Everton Alvares et al. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies. Journal of Intelligent and Robotic Systems, v. 80, p. S261-S276, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4. Acesso em: 06 maio 2026. -
APA
Cherman, E. A., Spolaôr, N., Valverde-Rebaza, J., & Monard, M. C. (2015). Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 80, S261-S276. doi:10.1007/s10846-014-0144-4 -
NLM
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza J, Monard MC. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2015 ; 80 S261-S276.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4 -
Vancouver
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza J, Monard MC. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2015 ; 80 S261-S276.[citado 2026 maio 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4 - An analysis of four missing data treatment methods for supervised learning
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