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Artigo de periodico
Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data (2021)
Rossi, André Luis Debiaso ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, v. 565, p. 262-277, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Rossi, A. L. D., Soares, C., Souza, B. F. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data. Information Sciences, 565, 262-277. doi:10.1016/j.ins.2021.02.075
NLM
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Vancouver
Rossi ALD, Soares C, Souza BF de, Carvalho ACP de LF de. Micro-MetaStream: algorithm selection for time-changing data [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 565 262-277.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.02.075
Artigo de periodico
An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning (2020)
Rivolli, Adriano ; Read, Jesse; Soares, Carlos; Pfahringer, Bernhard ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Machine Learning. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
RIVOLLI, Adriano et al. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, v. 109, n. 8, p. 1509-1563, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Rivolli, A., Read, J., Soares, C., Pfahringer, B., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning. Machine Learning, 109( 8), 1509-1563. doi:10.1007/s10994-020-05879-3
NLM
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Vancouver
Rivolli A, Read J, Soares C, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. An empirical analysis of binary transformation strategies and base algorithms for multi-label learning [Internet]. Machine Learning. 2020 ; 109( 8): 1509-1563.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Artigo de periodico
Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS
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ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, v. 423, n. Ja 2018, p. 128-144, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering. Information Sciences, 423( Ja 2018), 128-144. doi:10.1016/j.ins.2017.09.050
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning and recommender systems: a literature review and empirical study on the algorithm selection problem for collaborative filtering [Internet]. Information Sciences. 2018 ; 423( Ja 2018): 128-144.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.09.050
Artigo de periodico
A guidance of data stream characterization for meta-learning (2017)
Rossi, André Luis Debiaso; Souza, Bruno Feres de; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS
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ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-160083. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Rossi, A. L. D., Souza, B. F. de, Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, 21( 4), 1015-1035. doi:10.3233/IDA-160083
NLM
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Vancouver
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Artigo de periodico
Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features (2016)
Kanda, Jorge; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos; Brazdil, Pavel
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
NLM
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Vancouver
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Trabalho de evento-anais periodico
MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data (2014)
Rossi, André Luis Debiaso; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos; Souza, Bruno Feres de
Source: Neurocomputing. Conference titles: Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048. Acesso em: 30 set. 2024. , 2014
APA
Rossi, A. L. D., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Soares, C., & Souza, B. F. de. (2014). MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data. Neurocomputing. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2013.05.048
NLM
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Vancouver
Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de, Soares C, Souza BF de. MetaStream: a meta-learning based method for periodic algorithm selection in time-changing data [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 127 52-64.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2013.05.048
Artigo de periodico
A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters (2014)
Miranda, Péricles B. C; Prudêncio, Ricardo B. C; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Soares, Carlos
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Péricles B. C et al. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, v. no 2014, p. 27-43, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Miranda, P. B. C., Prudêncio, R. B. C., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Soares, C. (2014). A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing, no 2014, 27-43. doi:10.1016/j.neucom.2014.06.026
NLM
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
Vancouver
Miranda PBC, Prudêncio RBC, Carvalho ACP de LF de, Soares C. A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; no 2014 27-43.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.06.026
Artigo de periodico
Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines (2012)
Gomes, Taciana A. F.; Prudêncio, Ricardo B. C.; Soares, Carlos; Rossi, André L. D; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOMES, Taciana A. F. et al. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines. Neurocomputing, v. 75, p. 3-13, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005. Acesso em: 30 set. 2024.
APA
Gomes, T. A. F., Prudêncio, R. B. C., Soares, C., Rossi, A. L. D., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2012). Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines. Neurocomputing, 75, 3-13. doi:10.1016/j.neucom.2011.07.005
NLM
Gomes TAF, Prudêncio RBC, Soares C, Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; 75 3-13.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005
Vancouver
Gomes TAF, Prudêncio RBC, Soares C, Rossi ALD, Carvalho ACP de LF de. Combining meta-learning and search techniques to select parameters for support vector machines [Internet]. Neurocomputing. 2012 ; 75 3-13.[citado 2024 set. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2011.07.005

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