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  • Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS

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    • ABNT

      PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino et al. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics. Expert Systems with Applications, v. 185, p. 1-30, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Parmezan, A. R. S., Lee, H. D., Spolaôr, N., & Wu, F. C. (2021). Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics. Expert Systems with Applications, 185, 1-30. doi:10.1016/j.eswa.2021.115589
    • NLM

      Parmezan ARS, Lee HD, Spolaôr N, Wu FC. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 185 1-30.[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589
    • Vancouver

      Parmezan ARS, Lee HD, Spolaôr N, Wu FC. Automatic recommendation of feature selection algorithms based on dataset characteristics [Internet]. Expert Systems with Applications. 2021 ; 185 1-30.[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115589
  • Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, v. 180, p. 3-15, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2016). A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction. Neurocomputing, 180, 3-15. doi:10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 180 3-15.[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton e MONARD, Maria Carolina e LEE, Huei Diana. Feature selection for multi-label learning. 2015, Anais.. Palo Alto: AAAI Press, 2015. Disponível em: http://ijcai.org/papers15/Papers/IJCAI15-648.pdf. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2015). Feature selection for multi-label learning. In Proceedings. Palo Alto: AAAI Press. Recuperado de http://ijcai.org/papers15/Papers/IJCAI15-648.pdf
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Lee HD. Feature selection for multi-label learning [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://ijcai.org/papers15/Papers/IJCAI15-648.pdf
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Lee HD. Feature selection for multi-label learning [Internet]. Proceedings. 2015 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://ijcai.org/papers15/Papers/IJCAI15-648.pdf
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton et al. Label construction for multi-label feature selection. 2014, Anais.. Los Alamitos: Conference Publishing Services, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.52. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N., Monard, M. C., Tsoumakas, G., & Lee, H. D. (2014). Label construction for multi-label feature selection. In Proceedings. Los Alamitos: Conference Publishing Services. doi:10.1109/BRACIS.2014.52
    • NLM

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. Label construction for multi-label feature selection [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.52
    • Vancouver

      Spolaôr N, Monard MC, Tsoumakas G, Lee HD. Label construction for multi-label feature selection [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.52
  • Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REVISÃO SISTEMÁTICA, RÓTULOS (ATRIBUIÇÃO;SELEÇÃO;CONSTRUÇÃO)

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      SPOLAÔR, Newton. Seleção de atributos para aprendizagem multirrótulo. 2014. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-160505/. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Spolaôr, N. (2014). Seleção de atributos para aprendizagem multirrótulo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-160505/
    • NLM

      Spolaôr N. Seleção de atributos para aprendizagem multirrótulo [Internet]. 2014 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-160505/
    • Vancouver

      Spolaôr N. Seleção de atributos para aprendizagem multirrótulo [Internet]. 2014 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032015-160505/
  • Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS HÍBRIDOS, MINERAÇÃO DE DADOS, SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      LEE, Huei Diana. Seleção de atributos importantes para a extração de conhecimento de bases de dados. 2005. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2005. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22022006-172219/. Acesso em: 18 jul. 2024.
    • APA

      Lee, H. D. (2005). Seleção de atributos importantes para a extração de conhecimento de bases de dados (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22022006-172219/
    • NLM

      Lee HD. Seleção de atributos importantes para a extração de conhecimento de bases de dados [Internet]. 2005 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22022006-172219/
    • Vancouver

      Lee HD. Seleção de atributos importantes para a extração de conhecimento de bases de dados [Internet]. 2005 ;[citado 2024 jul. 18 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22022006-172219/

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