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Tese (Doutorado)
Semi-supervised learning approaches with applications in Medicinal Chemistry (2019)
Gertrudes, Jadson Castro
Unidade: ICMC
Subjects: BIG DATA, FRAMEWORKS, QUÍMICA MÉDICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTRUTURA QUÍMICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GERTRUDES, Jadson Castro. Semi-supervised learning approaches with applications in Medicinal Chemistry. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-105334/. Acesso em: 18 abr. 2026.
APA
Gertrudes, J. C. (2019). Semi-supervised learning approaches with applications in Medicinal Chemistry (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-105334/
NLM
Gertrudes JC. Semi-supervised learning approaches with applications in Medicinal Chemistry [Internet]. 2019 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-105334/
Vancouver
Gertrudes JC. Semi-supervised learning approaches with applications in Medicinal Chemistry [Internet]. 2019 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-105334/
Artigo de periodico
A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification (2019)
Gertrudes, Jadson Castro ; Zimek, Arthur ; Sander, Jörg ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
GERTRUDES, Jadson Castro et al. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification. Data Mining and Knowledge Discovery, v. No 2019, n. 6, p. 1894-1952, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1. Acesso em: 18 abr. 2026.
APA
Gertrudes, J. C., Zimek, A., Sander, J., & Campello, R. J. G. B. (2019). A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification. Data Mining and Knowledge Discovery, No 2019( 6), 1894-1952. doi:10.1007/s10618-019-00651-1
NLM
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2019 ; No 2019( 6): 1894-1952.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1
Vancouver
Gertrudes JC, Zimek A, Sander J, Campello RJGB. A unified view of density-based methods for semi-supervised clustering and classification [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2019 ; No 2019( 6): 1894-1952.[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-019-00651-1
Tese (Doutorado)
Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições (2014)
Covões, Thiago Ferreira; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
COVÕES, Thiago Ferreira. Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062015-150217/. Acesso em: 18 abr. 2026.
APA
Covões, T. F. (2014). Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062015-150217/
NLM
Covões TF. Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições [Internet]. 2014 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062015-150217/
Vancouver
Covões TF. Algoritmos evolutivos para modelos de mistura de gaussianas em problemas com e sem restrições [Internet]. 2014 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062015-150217/
Tese (Doutorado)
Hierarchical semi-supervised confidence-based active clustering and its application to the extraction of topic hierarchies from document collections (2013)
Nogueira, Bruno Magalhães; Jorge, Alípio Mário Guedes (Orientador); Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS (TÉCNICAS), CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (METODOLOGIA;TÉCNICAS), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
NOGUEIRA, Bruno Magalhães. Hierarchical semi-supervised confidence-based active clustering and its application to the extraction of topic hierarchies from document collections. 2013. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06052014-103312/. Acesso em: 18 abr. 2026.
APA
Nogueira, B. M. (2013). Hierarchical semi-supervised confidence-based active clustering and its application to the extraction of topic hierarchies from document collections (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06052014-103312/
NLM
Nogueira BM. Hierarchical semi-supervised confidence-based active clustering and its application to the extraction of topic hierarchies from document collections [Internet]. 2013 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06052014-103312/
Vancouver
Nogueira BM. Hierarchical semi-supervised confidence-based active clustering and its application to the extraction of topic hierarchies from document collections [Internet]. 2013 ;[citado 2026 abr. 18 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06052014-103312/

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