Active learning algorithms for multi-label data (2016)
- Authors:
- Autor USP: MONARD, MARIA CAROLINA - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-319-44944-9_23
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Supervised learning; Multi-label learning; Active learning; Pool-based strategies
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: IFIP Advances in Information and Communication Technology
- ISSN: 1868-4238
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 475, p. 267-279, 2016
- Conference titles: IFIP International Conference and Workshops on Artificial Intelligence Applications and Innovation - AIAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
CHERMAN, Everton Alvares e TSOUMAKAS, Grigorios e MONARD, Maria Carolina. Active learning algorithms for multi-label data. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23. Acesso em: 10 jan. 2026. , 2016 -
APA
Cherman, E. A., Tsoumakas, G., & Monard, M. C. (2016). Active learning algorithms for multi-label data. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-44944-9_23 -
NLM
Cherman EA, Tsoumakas G, Monard MC. Active learning algorithms for multi-label data [Internet]. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2016 ; 475 267-279.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23 -
Vancouver
Cherman EA, Tsoumakas G, Monard MC. Active learning algorithms for multi-label data [Internet]. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2016 ; 475 267-279.[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23 - Improving the kernel regularized least squares method for small-sample regression
- Feature subset selection for supervised learning using fractal dimension
- Um sistema computacional para avaliar e interpretar os clusters gerados em diferentes níveis da hierarquia
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Informações sobre o DOI: 10.1007/978-3-319-44944-9_23 (Fonte: oaDOI API)
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