DyS: a framework for mixture models in quantification (2019)
- Authors:
- Autor USP: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1609/aaai.v33i01.33014552
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: AAAI Press
- Publisher place: Palo Alto
- Date published: 2019
- Source:
- Título: Proceedings
- ISSN: 2159-5399
- Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: bronze
-
ABNT
MALETZKE, André Gustavo et al. DyS: a framework for mixture models in quantification. 2019, Anais.. Palo Alto: AAAI Press, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014552. Acesso em: 28 maio 2025. -
APA
Maletzke, A. G., Reis, D. dos, Cherman, E. A., & Batista, G. E. de A. P. A. (2019). DyS: a framework for mixture models in quantification. In Proceedings. Palo Alto: AAAI Press. doi:10.1609/aaai.v33i01.33014552 -
NLM
Maletzke AG, Reis D dos, Cherman EA, Batista GE de APA. DyS: a framework for mixture models in quantification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014552 -
Vancouver
Maletzke AG, Reis D dos, Cherman EA, Batista GE de APA. DyS: a framework for mixture models in quantification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 maio 28 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014552 - Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- Evaluating ranking composition methods for multi-objective optimization of knowledge rules
- A complexity-invariant measure based on fractal dimension for time series classification
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
- Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts
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- Avaliação de classificadores para o reconhecimento automático de insetos
- A comparative study between MFCC and LSF coefficients in automatic recognition of isolated digits pronounced in Portuguese and English
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Informações sobre o DOI: 10.1609/aaai.v33i01.33014552 (Fonte: oaDOI API)
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