A visual mining approach to improved multiple-instance learning (2021)
- Authors:
- Autor USP: PONTI, MOACIR ANTONELLI - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.3390/a14120344
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS; VISUALIZAÇÃO
- Keywords: visual classification; multiple-instance learning; active learning
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Algorithms
- ISSN: 1999-4893
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 14, n. 12, p. 1-28, 2021
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
CASTELO, Sonia e PONTI, Moacir Antonelli e MINGHIM, Rosane. A visual mining approach to improved multiple-instance learning. Algorithms, v. 14, n. 12, p. 1-28, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/a14120344. Acesso em: 31 mar. 2026. -
APA
Castelo, S., Ponti, M. A., & Minghim, R. (2021). A visual mining approach to improved multiple-instance learning. Algorithms, 14( 12), 1-28. doi:10.3390/a14120344 -
NLM
Castelo S, Ponti MA, Minghim R. A visual mining approach to improved multiple-instance learning [Internet]. Algorithms. 2021 ; 14( 12): 1-28.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.3390/a14120344 -
Vancouver
Castelo S, Ponti MA, Minghim R. A visual mining approach to improved multiple-instance learning [Internet]. Algorithms. 2021 ; 14( 12): 1-28.[citado 2026 mar. 31 ] Available from: https://doi.org/10.3390/a14120344 - Mobile inertial sensors for fall risk screening and prediction
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