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  • Artigo de periodico

    Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis (2018)

    Mello, Rodrigo Fernandes de; Rios, Ricardo A; Pagliosa, Paulo A

    Source: Chaos. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÍDIAS SOCIAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MELLO, Rodrigo Fernandes de e RIOS, Ricardo A e PAGLIOSA, Paulo A. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, v. 28, p. 085719-1-085719-15, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/1.5024241. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Mello, R. F. de, Rios, R. A., & Pagliosa, P. A. (2018). Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis. Chaos, 28, 085719-1-085719-15. doi:10.1063/1.5024241

    • NLM

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241

    • Vancouver

      Mello RF de, Rios RA, Pagliosa PA. Concept drift detection on social network data using cross-recurrence quantification analysis [Internet]. Chaos. 2018 ; 28 085719-1-085719-15.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1063/1.5024241

  • Artigo de periodico

    A gene-by-gene multiple comparison analysis: a predictive Bayesian approach (2015)

    Saraiva, Erlandson Ferreira ; Louzada, Francisco

    Source: Brazilian Journal of Probability and Statistics. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, COMPARAÇÕES MÚLTIPLAS, EXPRESSÃO GÊNICA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira e LOUZADA, Francisco. A gene-by-gene multiple comparison analysis: a predictive Bayesian approach. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 29, n. 1, p. 145-171, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/13-BJPS233. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Saraiva, E. F., & Louzada, F. (2015). A gene-by-gene multiple comparison analysis: a predictive Bayesian approach. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 29( 1), 145-171. doi:10.1214/13-BJPS233

    • NLM

      Saraiva EF, Louzada F. A gene-by-gene multiple comparison analysis: a predictive Bayesian approach [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2015 ; 29( 1): 145-171.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1214/13-BJPS233

    • Vancouver

      Saraiva EF, Louzada F. A gene-by-gene multiple comparison analysis: a predictive Bayesian approach [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2015 ; 29( 1): 145-171.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1214/13-BJPS233

  • Artigo de periodico

    Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm (2014)

    Saraiva, Erlandson F; Louzada, Francisco ; Milan, Luis

    Source: Applied Mathematics and Computation. Unidade: ICMC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, ESTATÍSTICA APLICADA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson F e LOUZADA, Francisco e MILAN, Luis. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, v. 244, p. 959-975, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Saraiva, E. F., Louzada, F., & Milan, L. (2014). Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm. Applied Mathematics and Computation, 244, 959-975. doi:10.1016/j.amc.2014.07.032

    • NLM

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032

    • Vancouver

      Saraiva EF, Louzada F, Milan L. Mixture models with an unknown number of components via a new posterior split-merge MCMC algorithm [Internet]. Applied Mathematics and Computation. 2014 ; 244 959-975.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.amc.2014.07.032
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