Accurately quantifying a billion instances per second (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA PRADO ALVES - ICMC ; HASSAN, WAQAR - ICMC ; MALETZKE, ANDRÉ GUSTAVO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/DSAA49011.2020.00012
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
- Keywords: Quantification; Mixture Methods
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Los Alamitos
- Date published: 2020
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
HASSAN, Waqar e MALETZKE, André Gustavo e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Accurately quantifying a billion instances per second. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Hassan, W., Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Accurately quantifying a billion instances per second. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA49011.2020.00012 -
NLM
Hassan W, Maletzke AG, Batista GE de APA. Accurately quantifying a billion instances per second [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012 -
Vancouver
Hassan W, Maletzke AG, Batista GE de APA. Accurately quantifying a billion instances per second [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2026 fev. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012 - Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data
- The importance of the test set size in quantification assessment
- Binary quantification in non-stationary scenarios
- Uma metodologia para extração de conhecimento em séries temporais por meio da identificação de motifs e da extração de características
- An efficient and accurate method for binary quantification
- Pitfalls in quantification assessment
- Automatic insect recognition with optical sensors with variability of temperature and humidity
- Time series classification with motifs and characteristics
- Uma avaliação sobre a identificação de Motifs em séries temporais
- A fuzzy classifier for data streams with infinitely delayed labels
Informações sobre o DOI: 10.1109/DSAA49011.2020.00012 (Fonte: oaDOI API)
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