Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm (2014)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-319-12027-0_16
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Lecture Notes in Artifical Intelligence
- ISSN: 0302-9743
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 8864, p. 194-205, 2014
- Conference titles: Ibero-American Conference on Artificial Intelligence - IBERAMIA : Advances in Artificial Intelligence
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SPOLAÔR, Newton e MONARD, Maria Carolina. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16. Acesso em: 10 jan. 2026. , 2014 -
APA
Spolaôr, N., & Monard, M. C. (2014). Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-12027-0_16 -
NLM
Spolaôr N, Monard MC. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2014 ; 8864 194-205.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16 -
Vancouver
Spolaôr N, Monard MC. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2014 ; 8864 194-205.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16 - Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-319-12027-0_16 (Fonte: oaDOI API)
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