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  • Tese (Doutorado)

    Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB) (2023)

    Yamaguti, Verena Hokino ; Ruffino Netto, Antônio (Orientador)

    Unidade: FMRP

    Subjects: TUBERCULOSE, DESISTÊNCIA DO TRATAMENTO, PREDIÇÃO, ASSISTÊNCIA À SAÚDE

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

    • ABNT

      YAMAGUTI, Verena Hokino. Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB). 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-10082023-101523/. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Yamaguti, V. H. (2023). Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB) (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-10082023-101523/

    • NLM

      Yamaguti VH. Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-10082023-101523/

    • Vancouver

      Yamaguti VH. Estudo de modelo de predição de abandono ao tratamento da tuberculose (TB) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17139/tde-10082023-101523/

  • Artigo de periodico

    Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection (2023)

    Cabezas, Luben Miguel Cruz; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi

    Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME

    Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA

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

    • ABNT

      CABEZAS, Luben Miguel Cruz e IZBICKI, Rafael e STERN, Rafael Bassi. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, v. 141, n. artigo 110303, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Cabezas, L. M. C., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, 141( artigo 110303), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2023.110303

    • NLM

      Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303

    • Vancouver

      Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303

  • Dissertação (Mestrado)

    Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (2022)

    Barros, Pedro Henrique Ferracini de; Rodrigues Junior, José Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MEDICINA PREVENTIVA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, REDES NEURAIS, FENÓTIPOS

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

    • ABNT

      BARROS, Pedro Henrique Ferracini de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Barros, P. H. F. de. (2022). Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • NLM

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • Vancouver

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

  • Tese (Doutorado)

    Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering (2020)

    Vaz, Yule; Mello, Rodrigo Fernandes de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPAÇOS MÉTRICOS, ESPAÇOS TOPOLÓGICOS, ESTABILIDADE, HOMOLOGIA

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

    • ABNT

      VAZ, Yule. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112020-130229/. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Vaz, Y. (2020). Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112020-130229/

    • NLM

      Vaz Y. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. 2020 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112020-130229/

    • Vancouver

      Vaz Y. Coarse-refinement dilemma: on generalization bounds for data clustering [Internet]. 2020 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18112020-130229/

  • Artigo de periodico

    Optimization based on phylogram analysis (2017)

    Soares, Antônio; Rabêlo, Ricardo de Andrade Lira; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo

    Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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

    • ABNT

      SOARES, Antônio e RABÊLO, Ricardo de Andrade Lira e DELBEM, Alexandre Cláudio Botazzo. Optimization based on phylogram analysis. Expert Systems with Applications, v. 78, p. 32-50, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Soares, A., Rabêlo, R. de A. L., & Delbem, A. C. B. (2017). Optimization based on phylogram analysis. Expert Systems with Applications, 78, 32-50. doi:10.1016/j.eswa.2017.02.012

    • NLM

      Soares A, Rabêlo R de AL, Delbem ACB. Optimization based on phylogram analysis [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 32-50.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012

    • Vancouver

      Soares A, Rabêlo R de AL, Delbem ACB. Optimization based on phylogram analysis [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 78 32-50.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.02.012
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