Data science: measuring uncertainties (2021)
- Authors:
- Autor USP: PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANCA - IME
- Unidade: IME
- Subjects: BIG DATA; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- ISBN: 9783036507934
-
ABNT
Data science: measuring uncertainties. . Basel: MDPI. Disponível em: https://www.mdpi.com/1099-4300/22/12/1438/pdf. Acesso em: 19 abr. 2024. , 2021 -
APA
Data science: measuring uncertainties. (2021). Data science: measuring uncertainties. Basel: MDPI. Recuperado de https://www.mdpi.com/1099-4300/22/12/1438/pdf -
NLM
Data science: measuring uncertainties [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.mdpi.com/1099-4300/22/12/1438/pdf -
Vancouver
Data science: measuring uncertainties [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.mdpi.com/1099-4300/22/12/1438/pdf - Estimativa da probabilidade a priori em mm problema de classificação
- Análise multivariada de vetores aleatórios com estrutura de associação entre suas componentes
- Conditional probabilities and probabilistics influence diagrams
- Influence diagrams and decision modelling
- Estudo para verificacao da relacao entre as dimensoes das laminas de elevadores de seldin angulados e a forca maxima necessaria para extrair as raizes do dente
- Evidência Bayesiana: uma aplicação a modelos de regressão com restrição
- Convergence of Dirichlet measures arising in context of Bayesian analysis of competing risks models
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