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  • Artigo de periodico

    ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers (2025)

    Cavalcanti, Douglas Monteiro; Cerri, Ricardo ; Faria, Elaine Ribeiro

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FRAMEWORKS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CAVALCANTI, Douglas Monteiro e CERRI, Ricardo e FARIA, Elaine Ribeiro. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 39, n. 5, p. 1-35, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Cavalcanti, D. M., Cerri, R., & Faria, E. R. (2025). ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers. Data Mining and Knowledge Discovery, 39( 5), 1-35. doi:10.1007/s10618-025-01124-4

    • NLM

      Cavalcanti DM, Cerri R, Faria ER. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39( 5): 1-35.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4

    • Vancouver

      Cavalcanti DM, Cerri R, Faria ER. ARM-stream: active recovery of miscategorizations in clustering-based data stream classifiers [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2025 ; 39( 5): 1-35.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-025-01124-4

  • Trabalho de evento

    Handling missing values in data streams: an overview (2024)

    Lima, Afonso Matheus Sousa ; Sousa, Elaine Parros Machado de

    Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BANCO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE DADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIMA, Afonso Matheus Sousa e SOUSA, Elaine Parros Machado de. Handling missing values in data streams: an overview. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Lima, A. M. S., & Sousa, E. P. M. de. (2024). Handling missing values in data streams: an overview. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.243102

    • NLM

      Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102

    • Vancouver

      Lima AMS, Sousa EPM de. Handling missing values in data streams: an overview [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbbd.2024.243102

  • Dissertação (Mestrado)

    Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados (2022)

    Lima, Afonso Matheus Sousa; Sousa, Elaine Parros Machado de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, BANCO DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LIMA, Afonso Matheus Sousa. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Lima, A. M. S. (2022). Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/

    • NLM

      Lima AMS. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/

    • Vancouver

      Lima AMS. Monitoramento de transições em agrupamento de fluxos de dados [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092022-150759/

  • Tese (Doutorado)

    Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (2022)

    Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HETEROGENEIDADE, MINERAÇÃO DE DADOS, CONTROLE DE INSETOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Parmezan, A. R. S. (2022). Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

    • NLM

      Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

    • Vancouver

      Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

  • Artigo de periodico

    Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution (2022)

    Cazzolato, Mirela Teixeira ; Traina, Agma Juci Machado ; Böhm, Klemens

    Source: Information Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, ALGORITMOS PARA IMAGENS, HEURÍSTICA, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)

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

    • ABNT

      CAZZOLATO, Mirela Teixeira e TRAINA, Agma Juci Machado e BÖHM, Klemens. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, v. 105, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Cazzolato, M. T., Traina, A. J. M., & Böhm, K. (2022). Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution. Information Systems, 105, 1-14. doi:10.1016/j.is.2021.101955

    • NLM

      Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955

    • Vancouver

      Cazzolato MT, Traina AJM, Böhm K. Establishing trajectories of moving objects without identities: the intricacies of cell tracking and a solution [Internet]. Information Systems. 2022 ; 105 1-14.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.is.2021.101955

  • Dissertação (Mestrado)

    Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes (2021)

    Sousa, Rafael Gaspar de; Peres, Sarajane Marques (Orientador) ; Reijers, Hajo Alexander (Orientador)

    Unidade: EACH

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, NEGÓCIOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SOUSA, Rafael Gaspar de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Sousa, R. G. de. (2021). Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/

    • NLM

      Sousa RG de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/

    • Vancouver

      Sousa RG de. Trace clustering approach for detection and locatization of concept drift in business processes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-02122021-144602/

  • Artigo de periodico

    Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams (2021)

    Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Chowdhury, Farhan A.; Mueen, Abdullah

    Source: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams. Knowledge and Information Systems, v. 63, n. 6, p. 1497-1527, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Souza, V. M. A. de, Parmezan, A. R. S., Chowdhury, F. A., & Mueen, A. (2021). Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams. Knowledge and Information Systems, 63( 6), 1497-1527. doi:10.1007/s10115-021-01564-6

    • NLM

      Souza VMA de, Parmezan ARS, Chowdhury FA, Mueen A. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2021 ; 63( 6): 1497-1527.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6

    • Vancouver

      Souza VMA de, Parmezan ARS, Chowdhury FA, Mueen A. Efficient unsupervised drift detector for fast and high-dimensional data streams [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2021 ; 63( 6): 1497-1527.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-021-01564-6

  • Artigo de periodico

    Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data (2020)

    Souza, Vinícius Mourão Alves de ; Reis, Denis Moreira dos ; Maletzke, André Gustavo ; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, BENCHMARKS

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

    • ABNT

      SOUZA, Vinícius Mourão Alves de et al. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2020, n. 6, p. 1805-1858, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Souza, V. M. A. de, Reis, D. M. dos, Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2020( 6), 1805-1858. doi:10.1007/s10618-020-00698-5

    • NLM

      Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5

    • Vancouver

      Souza VMA de, Reis DM dos, Maletzke AG, Batista GE de APA. Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2020 ; No 2020( 6): 1805-1858.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-020-00698-5

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams (2019)

    Garcia, Kemilly Dearo; Poel, Mannes ; Kok, Joost N ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: EPIA Conference on Artificial Intelligence - EPIA. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      GARCIA, Kemilly Dearo et al. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37. Acesso em: 27 jan. 2026. , 2019

    • APA

      Garcia, K. D., Poel, M., Kok, J. N., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30244-3_37

    • NLM

      Garcia KD, Poel M, Kok JN, Carvalho ACP de LF de. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11805 448-459.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37

    • Vancouver

      Garcia KD, Poel M, Kok JN, Carvalho ACP de LF de. Online clustering for novelty detection and concept drift in data streams [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2019 ; 11805 448-459.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30244-3_37

  • Artigo de periodico

    Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification (2018)

    Maletzke, André Gustavo; Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves

    Source: Journal of the Brazilian Computer Society. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      MALETZKE, André Gustavo e REIS, Denis Moreira dos e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification. Journal of the Brazilian Computer Society, v. 24, p. 1-17, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Maletzke, A. G., Reis, D. M. dos, & Batista, G. E. de A. P. A. (2018). Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification. Journal of the Brazilian Computer Society, 24, 1-17. doi:10.1186/s13173-018-0076-0

    • NLM

      Maletzke AG, Reis DM dos, Batista GE de APA. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2018 ; 24 1-17.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0

    • Vancouver

      Maletzke AG, Reis DM dos, Batista GE de APA. Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification [Internet]. Journal of the Brazilian Computer Society. 2018 ; 24 1-17.[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13173-018-0076-0

  • Dissertação (Mestrado)

    Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados (2016)

    Lemes, Cristiano Inácio; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

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

    • ABNT

      LEMES, Cristiano Inácio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Lemes, C. I. Ã. ¡cio. (2016). Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/

    • NLM

      Lemes CIácio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/

    • Vancouver

      Lemes CIácio. Algoritmos anytime baseados em instâncias para classificação em fluxo de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092016-134752/

  • Dissertação (Mestrado)

    Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (2016)

    Reis, Denis Moreira dos; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS, INFERÊNCIA PARAMÉTRICA

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

    • ABNT

      REIS, Denis Moreira dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Reis, D. M. dos. (2016). Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/

    • NLM

      Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/

    • Vancouver

      Reis DM dos. Classificação de fluxos de dados com mudança de conceito e latência de verificação [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13012017-095800/

  • Tese (Doutorado)

    Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (2016)

    Neves, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino; Paulovich, Fernando Vieira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: VISUALIZAÇÃO, VISÃO COMPUTACIONAL, COLETA DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS

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

    • ABNT

      NEVES, Tácito Trindade de Araújo Tiburtino. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Neves, T. T. de A. T. (2016). Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

    • NLM

      Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

    • Vancouver

      Neves TT de AT. Projeções multidimensionais para a análise de fluxos de dados [Internet]. 2016 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12012017-150124/

  • Tese (Doutorado)

    Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (2015)

    Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      SILVA, Jonathan de Andrade. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Silva, J. de A. (2015). Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/

    • NLM

      Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/

    • Vancouver

      Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/

  • Dissertação (Mestrado)

    Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas (2015)

    Oliveira, Luan Soares; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, Luan Soares. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/. Acesso em: 27 jan. 2026.

    • APA

      Oliveira, L. S. (2015). Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/

    • NLM

      Oliveira LS. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/

    • Vancouver

      Oliveira LS. Classificação de fluxos de dados não estacionários com algoritmos incrementais baseados no modelo de misturas gaussianas [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06042016-143503/
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