Machine learning: a practical approach on the statistical learning theory (2018)
- Authors:
- USP affiliated authors: MELLO, RODRIGO FERNANDES DE - ICMC ; PONTI, MOACIR ANTONELLI - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/978-3-319-94989-5
- Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Keywords: Statistical Learning Theory; Assessing Classification Algorithms; Support Vector Machines; Data Science
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Descrição física: 380 p
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
MELLO, Rodrigo Fernandes de e PONTI, Moacir Antonelli. Machine learning: a practical approach on the statistical learning theory. . Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5. Acesso em: 13 abr. 2026. , 2018 -
APA
Mello, R. F. de, & Ponti, M. A. (2018). Machine learning: a practical approach on the statistical learning theory. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-94989-5 -
NLM
Mello RF de, Ponti MA. Machine learning: a practical approach on the statistical learning theory [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5 -
Vancouver
Mello RF de, Ponti MA. Machine learning: a practical approach on the statistical learning theory [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-94989-5 - Color quantization in transfer learning and noisy scenarios: an empirical analysis using convolutional networks
- Investigating 3D convolutional layers as feature extractors for anomaly detection systems applied to surveillance videos
- Mobile inertial sensors for fall risk screening and prediction
- A decision cognizant Kullback-Leibler divergence
- Deep manifold alignment for mid-grain sketch based image retrieval
- Como funciona o deep learning
- Sketching out the details: sketch-based image retrieval using convolutional neural networks with multi-stage regression
- Generalization of feature embeddings transferred from different video anomaly detection domains
- An incremental linear-time learning algorithm for the optimum-path forest classifier
- Relevance image sampling from collection using importance selection on randomized optimum-path trees
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
