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Trabalho de evento
Fast and lightweight binary and multi-branch Hoeffding tree regressors (2021)
Mastelini, Saulo Martiello ; Montiel, Jacob ; Gomes, Heitor Murilo ; Bifet, Albert ; Pfahringer, Bernhard ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Data Mining Workshops - ICDMW. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
MASTELINI, Saulo Martiello et al. Fast and lightweight binary and multi-branch Hoeffding tree regressors. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICDMW53433.2021.00053. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Mastelini, S. M., Montiel, J., Gomes, H. M., Bifet, A., Pfahringer, B., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Fast and lightweight binary and multi-branch Hoeffding tree regressors. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICDMW53433.2021.00053
NLM
Mastelini SM, Montiel J, Gomes HM, Bifet A, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. Fast and lightweight binary and multi-branch Hoeffding tree regressors [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDMW53433.2021.00053
Vancouver
Mastelini SM, Montiel J, Gomes HM, Bifet A, Pfahringer B, Carvalho ACP de LF de. Fast and lightweight binary and multi-branch Hoeffding tree regressors [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICDMW53433.2021.00053
Trabalho de evento
The influence of sampling on imbalanced data classification (2019)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
BARELLA, Victor Hugo e GARCIA, Luís Paulo Faina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. The influence of sampling on imbalanced data classification. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). The influence of sampling on imbalanced data classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00045
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. The influence of sampling on imbalanced data classification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Carvalho ACP de LF de. The influence of sampling on imbalanced data classification [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00045
Trabalho de evento
Fraud detection using explainable machine learning algorithms (2019)
Andrade, Luciano Carli Moreira de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Machine Learning and Data Mining - MLDM. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRAUDE BANCÁRIA
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ABNT
ANDRADE, Luciano Carli Moreira de e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Fraud detection using explainable machine learning algorithms. 2019, Anais.. Leipzig: Ibai Publishing, 2019. Disponível em: http://www.ibai-publishing.org/html/proceedings_2019/proceedings_book_MLDM_2019_Volume_1.pdf. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Andrade, L. C. M. de, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Fraud detection using explainable machine learning algorithms. In Proceedings. Leipzig: Ibai Publishing. Recuperado de http://www.ibai-publishing.org/html/proceedings_2019/proceedings_book_MLDM_2019_Volume_1.pdf
NLM
Andrade LCM de, Carvalho ACP de LF de. Fraud detection using explainable machine learning algorithms [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: http://www.ibai-publishing.org/html/proceedings_2019/proceedings_book_MLDM_2019_Volume_1.pdf
Vancouver
Andrade LCM de, Carvalho ACP de LF de. Fraud detection using explainable machine learning algorithms [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: http://www.ibai-publishing.org/html/proceedings_2019/proceedings_book_MLDM_2019_Volume_1.pdf
Trabalho de evento
Qualitative data clustering: a new integer linear programming model (2019)
Lorena, Luiz Henrique Nogueira ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Lorena, Luiz Antonio Nogueira ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Cespedes, Juliana Garcia
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: PROGRAMAÇÃO LINEAR, MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
LORENA, Luiz Henrique Nogueira et al. Qualitative data clustering: a new integer linear programming model. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851969. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Lorena, L. H. N., Quiles, M. G., Lorena, L. A. N., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Cespedes, J. G. (2019). Qualitative data clustering: a new integer linear programming model. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2019.8851969
NLM
Lorena LHN, Quiles MG, Lorena LAN, Carvalho ACP de LF de, Cespedes JG. Qualitative data clustering: a new integer linear programming model [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851969
Vancouver
Lorena LHN, Quiles MG, Lorena LAN, Carvalho ACP de LF de, Cespedes JG. Qualitative data clustering: a new integer linear programming model [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851969
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A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features (2019)
Márquez, Renny; Weber, Richard; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining - ASONAM. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FATORIZAÇÃO DE MATRIZES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
MÁRQUEZ, Renny e WEBER, Richard e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features. 2019, Anais.. New York: ACM, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3341161.3343677. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Márquez, R., Weber, R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3341161.3343677
NLM
Márquez R, Weber R, Carvalho ACP de LF de. A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341161.3343677
Vancouver
Márquez R, Weber R, Carvalho ACP de LF de. A non-negative matrix factorization approach to update communities in temporal networks using node features [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341161.3343677
Trabalho de evento
Statistical versus distance-based meta-features for clustering algorithm recommendation using meta-learning (2018)
Pimentel, Bruno Almeida; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
PIMENTEL, Bruno Almeida e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Statistical versus distance-based meta-features for clustering algorithm recommendation using meta-learning. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489182. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Pimentel, B. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Statistical versus distance-based meta-features for clustering algorithm recommendation using meta-learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489182
NLM
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. Statistical versus distance-based meta-features for clustering algorithm recommendation using meta-learning [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489182
Vancouver
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. Statistical versus distance-based meta-features for clustering algorithm recommendation using meta-learning [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489182
Trabalho de evento
Data complexity measures for imbalanced classification tasks (2018)
Barella, Victor H; Garcia, Luís P. F; Souto, Marcílio P. de; Lorena, Ana Carolina; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
BARELLA, Victor H et al. Data complexity measures for imbalanced classification tasks. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489661. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., Souto, M. P. de, Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Data complexity measures for imbalanced classification tasks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489661
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Souto MP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Data complexity measures for imbalanced classification tasks [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489661
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Souto MP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Data complexity measures for imbalanced classification tasks [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489661
Trabalho de evento
A study of biclustering coherence measures for gene expression data (2018)
Padilha, Victor A; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, EXPRESSÃO GÊNICA
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ABNT
PADILHA, Victor A e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A study of biclustering coherence measures for gene expression data. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00100. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Padilha, V. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). A study of biclustering coherence measures for gene expression data. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00100
NLM
Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. A study of biclustering coherence measures for gene expression data [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00100
Vancouver
Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. A study of biclustering coherence measures for gene expression data [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00100
Trabalho de evento
Label expansion for multi-label classification (2018)
Rivolli, Adriano; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIVOLLI, Adriano e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Label expansion for multi-label classification. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Rivolli, A., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Label expansion for multi-label classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00078
NLM
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Label expansion for multi-label classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078
Vancouver
Rivolli A, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Label expansion for multi-label classification [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00078
Trabalho de evento
A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms (2018)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167418
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A label ranking approach for selecting rankings of collaborative filtering algorithms [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167418
Trabalho de evento
Multi-label feature selection techniques for hierarchical multi-label protein function prediction (2018)
Cerri, Ricardo; Mantovani, Rafael G; Basgalupp, Márcio P; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BIOINFORMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CERRI, Ricardo et al. Multi-label feature selection techniques for hierarchical multi-label protein function prediction. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489247. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Cerri, R., Mantovani, R. G., Basgalupp, M. P., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). Multi-label feature selection techniques for hierarchical multi-label protein function prediction. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489247
NLM
Cerri R, Mantovani RG, Basgalupp MP, Carvalho ACP de LF de. Multi-label feature selection techniques for hierarchical multi-label protein function prediction [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489247
Vancouver
Cerri R, Mantovani RG, Basgalupp MP, Carvalho ACP de LF de. Multi-label feature selection techniques for hierarchical multi-label protein function prediction [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489247
Trabalho de evento
Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms (2017)
Cunha, Tiago; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: ACM Conference on Recommender Systems - RecSys. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUNHA, Tiago e SOARES, Carlos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms. 2017, Anais.. New York: ACM, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Cunha, T., Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3109859.3109899
NLM
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899
Vancouver
Cunha T, Soares C, Carvalho ACP de LF de. Metalearning for context-aware filtering: selection of tensor factorization algorithms [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3109859.3109899
Trabalho de evento
Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper (2017)
Gelatti, Giovana Jaskulski; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues, Pedro Pereira
Source: Proceedings. Conference titles: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, COMPUTAÇÃO APLICADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GELATTI, Giovana Jaskulski e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e RODRIGUES, Pedro Pereira. Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper. 2017, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS.2017.146. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Gelatti, G. J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Rodrigues, P. P. (2017). Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS.2017.146
NLM
Gelatti GJ, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues PP. Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2017.146
Vancouver
Gelatti GJ, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues PP. Anomaly detection through temporal abstractions on intensive care data: position paper [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2017.146
Trabalho de evento
A comparison of hierarchical biclustering ensemble methods (2017)
Padilha, Victor A; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, BENCHMARKS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PADILHA, Victor A e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A comparison of hierarchical biclustering ensemble methods. 2017, Anais.. Piscataway: IEEE, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2017.38. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Padilha, V. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). A comparison of hierarchical biclustering ensemble methods. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2017.38
NLM
Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. A comparison of hierarchical biclustering ensemble methods [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2017.38
Vancouver
Padilha VA, Carvalho ACP de LF de. A comparison of hierarchical biclustering ensemble methods [Internet]. Proceedings. 2017 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2017.38
Trabalho de evento
Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm (2016)
Mantovani, Rafael G; Horváth, Tomás; Cerri, Ricardo; Vanschoren, Joaquin; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MANTOVANI, Rafael G et al. Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.018. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Mantovani, R. G., Horváth, T., Cerri, R., Vanschoren, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2016.018
NLM
Mantovani RG, Horváth T, Cerri R, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.018
Vancouver
Mantovani RG, Horváth T, Cerri R, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. Hyper-parameter tuning of a decision tree induction algorithm [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.018
Trabalho de evento
Automatic selection of learning bias for active sampling (2016)
Santos, Davi P. dos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Davi P. dos e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Automatic selection of learning bias for active sampling. 2016, Anais.. Piscataway: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.021. Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Santos, D. P. dos, & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2016). Automatic selection of learning bias for active sampling. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2016.021
NLM
Santos DP dos, Carvalho ACP de LF de. Automatic selection of learning bias for active sampling [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.021
Vancouver
Santos DP dos, Carvalho ACP de LF de. Automatic selection of learning bias for active sampling [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 set. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2016.021
Trabalho de evento-resumo
Machine learning approaches for miRNA prediction (2011)
Lopes, Ivani de Oliveira Negrão; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Binneck, Eliseu
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Bioinformatics - BSB. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MICRORNAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Ivani de Oliveira Negrão e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e BINNECK, Eliseu. Machine learning approaches for miRNA prediction. 2011, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2011. . Acesso em: 28 set. 2024.
APA
Lopes, I. de O. N., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Binneck, E. (2011). Machine learning approaches for miRNA prediction. In Proceedings. Porto Alegre: SBC.
NLM
Lopes I de ON, Carvalho ACP de LF de, Binneck E. Machine learning approaches for miRNA prediction. Proceedings. 2011 ;[citado 2024 set. 28 ]
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Lopes I de ON, Carvalho ACP de LF de, Binneck E. Machine learning approaches for miRNA prediction. Proceedings. 2011 ;[citado 2024 set. 28 ]

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