Supervised variational relevance learning, an analytic geometric feature selection with applications to omic datasets (2015)
- Authors:
- Autor USP: ALFONSO, NESTOR FELIPE CATICHA - IF
- Unidade: IF
- DOI: 10.1109/tcbb.2014.2377750
- Subjects: ENTROPIA; RESSONÂNCIA MAGNÉTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2015
- Source:
- Título: IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 3, p. 705-711, mai-jun. 2015
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
BOARETO, Marcelo et al. Supervised variational relevance learning, an analytic geometric feature selection with applications to omic datasets. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, v. 12, n. mai-ju 2015, p. 705-711, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/tcbb.2014.2377750. Acesso em: 12 fev. 2026. -
APA
Boareto, M., Cesar, J., Leite, V. B. P., & Alfonso, N. F. C. (2015). Supervised variational relevance learning, an analytic geometric feature selection with applications to omic datasets. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS, 12( mai-ju 2015), 705-711. doi:10.1109/tcbb.2014.2377750 -
NLM
Boareto M, Cesar J, Leite VBP, Alfonso NFC. Supervised variational relevance learning, an analytic geometric feature selection with applications to omic datasets [Internet]. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS. 2015 ; 12( mai-ju 2015): 705-711.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tcbb.2014.2377750 -
Vancouver
Boareto M, Cesar J, Leite VBP, Alfonso NFC. Supervised variational relevance learning, an analytic geometric feature selection with applications to omic datasets [Internet]. IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS. 2015 ; 12( mai-ju 2015): 705-711.[citado 2026 fev. 12 ] Available from: https://doi.org/10.1109/tcbb.2014.2377750 - Backward renormalization priors and the cortical source localization problem with EEG or MEG
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Informações sobre o DOI: 10.1109/tcbb.2014.2377750 (Fonte: oaDOI API)
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