Empirical investigation of active learning strategies (2019)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1016/j.neucom.2017.05.105
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
- Keywords: Active learning; Agnostic active learning; Non-agnostic active learning; Data sampling; Partially labeled data; Data labeling
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Neurocomputing
- ISSN: 0925-2312
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 326-327, p. 15-27, Jan. 2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PEREIRA-SANTOS, Davi e PRUDÊNCIO, Ricardo Bastos Cavalcante e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, v. 326-327, n. Ja 2019, p. 15-27, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Pereira-Santos, D., Prudêncio, R. B. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Empirical investigation of active learning strategies. Neurocomputing, 326-327( Ja 2019), 15-27. doi:10.1016/j.neucom.2017.05.105 -
NLM
Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105 -
Vancouver
Pereira-Santos D, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de. Empirical investigation of active learning strategies [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 326-327( Ja 2019): 15-27.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.05.105 - Gabinete pequeno é destaque de pc itautec
- New data strucutre and spanning forest operators for evolutionay algorithms
- Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms
- Evolutionary tuning of SVM parameter values in multiclass problems
- Dimensionality reduction for the algorithm recommendation problem
- Making data stream classification tree-based ensembles lighter
- A study of biclustering coherence measures for gene expression data
- Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper
- CF4CF: recommending collaborative filtering algorithms using collaborative filtering
- A machine learning-based approach for prediction of plant protection product deposition
Informações sobre o DOI: 10.1016/j.neucom.2017.05.105 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
