A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction (2016)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2015.07.118
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 180, p. 3-15, Mar. 2016
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, v. 180, p. 3-15, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118. Acesso em: 15 abr. 2026. -
APA
Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2016). A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, 180, 3-15. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.118 -
NLM
Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118 -
Vancouver
Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2026 abr. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118 - An analysis of four missing data treatment methods for supervised learning
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