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Artigo de periodico
A systematic review of multi-label feature selection and a new method based on label construction (2016)
Spolaôr, Newton; Monard, Maria Carolina ; Tsoumakas, Grigorios; Lee, Huei Diana
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 28 jun. 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 jun. 28 ] 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 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2015.07.118
Artigo de periodico
Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies (2015)
Cherman, Everton Alvares; Spolaôr, Newton; Valverde-Rebaza, Jorge; Monard, Maria Carolina
Source: Journal of Intelligent and Robotic Systems. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
CHERMAN, Everton Alvares et al. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies. Journal of Intelligent and Robotic Systems, v. 80, p. S261-S276, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Cherman, E. A., Spolaôr, N., Valverde-Rebaza, J., & Monard, M. C. (2015). Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 80, S261-S276. doi:10.1007/s10846-014-0144-4
NLM
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza J, Monard MC. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2015 ; 80 S261-S276.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4
Vancouver
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza J, Monard MC. Lazy multi-label learning algorithms based on mutuality strategies [Internet]. Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2015 ; 80 S261-S276.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-014-0144-4
Trabalho de evento
Feature selection for multi-label learning (2015)
Spolaôr, Newton; Monard, Maria Carolina ; Lee, Huei Diana
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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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: 28 jun. 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 jun. 28 ] 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 jun. 28 ] Available from: http://ijcai.org/papers15/Papers/IJCAI15-648.pdf
Trabalho de evento
Label construction for multi-label feature selection (2014)
Spolaôr, Newton; Monard, Maria Carolina ; Tsoumakas, Grigorios; Lee, Huei Diana
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 28 jun. 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 jun. 28 ] 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 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2014.52
Trabalho de evento-anais periodico
A framework to generate synthetic multi-label datasets (2014)
Tomás, Jimena Torres; Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina
Source: Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Conference titles: Latin American Computing Conference - CLEI. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
TOMÁS, Jimena Torres et al. A framework to generate synthetic multi-label datasets. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2014
APA
Tomás, J. T., Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2014). A framework to generate synthetic multi-label datasets. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.entcs.2014.01.025
NLM
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework to generate synthetic multi-label datasets [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2014 ; fe 2014 155-176.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025
Vancouver
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework to generate synthetic multi-label datasets [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2014 ; fe 2014 155-176.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2014.01.025
Trabalho de evento-anais periodico
Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm (2014)
Spolaôr, Newton; Monard, Maria Carolina
Source: Lecture Notes in Artifical Intelligence. Conference titles: Ibero-American Conference on Artificial Intelligence - IBERAMIA : Advances in Artificial Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton e MONARD, Maria Carolina. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2014
APA
Spolaôr, N., & Monard, M. C. (2014). Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-12027-0_16
NLM
Spolaôr N, Monard MC. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2014 ; 8864 194-205.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16
Vancouver
Spolaôr N, Monard MC. Evaluating ReliefF-based multi-label feature selection algorithm [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2014 ; 8864 194-205.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12027-0_16
Trabalho de evento
A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA (2014)
Carvalho, Victor Augusto Moraes; Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina
Source: Proceedings. Conference titles: Latin American Computing Conference - CLEI. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, Victor Augusto Moraes et al. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA. 2014, Anais.. Red Hook: IEEE, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Carvalho, V. A. M., Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2014). A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA. In Proceedings. Red Hook: IEEE. doi:10.1109/CLEI.2014.6965166
NLM
Carvalho VAM, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166
Vancouver
Carvalho VAM, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. A framework for multi-label exploratory data analysis: ML-EDA [Internet]. Proceedings. 2014 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CLEI.2014.6965166
Trabalho de evento
ReliefF for multi-label feature selection (2013)
Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina ; Lee, Huei Diana
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. ReliefF for multi-label feature selection. 2013, Anais.. Los Alamitos: Conference Publishing Services, 2013. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.10. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2013). ReliefF for multi-label feature selection. In Proceedings. Los Alamitos: Conference Publishing Services. doi:10.1109/BRACIS.2013.10
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. ReliefF for multi-label feature selection [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.10
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. ReliefF for multi-label feature selection [Internet]. Proceedings. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2013.10
Relatorio tecnico
Projeto e implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo (2013)
Tomás, Jimena Torres; Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina
Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TOMÁS, Jimena Torres et al. Projeto e implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_391.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2013
APA
Tomás, J. T., Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2013). Projeto e implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_391.pdf
NLM
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. Projeto e implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo [Internet]. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_391.pdf
Vancouver
Tomás JT, Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. Projeto e implementação de um framework para a geração de conjunto de dados sintéticos para aprendizado multirrótulo [Internet]. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_391.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach (2013)
Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina ; Lee, Huei Diana
Source: Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Conference titles: Latin American Conference in Informatics - CLEI. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2013
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2013). A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.entcs.2013.02.010
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2013 ; 292( 5): 135-151.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. A comparison of multi-label feature selection methods using the problem transformation approach [Internet]. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. 2013 ; 292( 5): 135-151.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.entcs.2013.02.010
Trabalho de evento
Algoritmos de aprendizado baseado em grafos para classificação multirrótulo (2013)
Cherman, Everton Alvares; Spolaôr, Newton; Valverde-Rebaza, Jorge Carlos; Monard, Maria Carolina
Source: Anais. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CHERMAN, Everton Alvares et al. Algoritmos de aprendizado baseado em grafos para classificação multirrótulo. 2013, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2013. . Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Cherman, E. A., Spolaôr, N., Valverde-Rebaza, J. C., & Monard, M. C. (2013). Algoritmos de aprendizado baseado em grafos para classificação multirrótulo. In Anais. Porto Alegre: SBC.
NLM
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza JC, Monard MC. Algoritmos de aprendizado baseado em grafos para classificação multirrótulo. Anais. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ]
Vancouver
Cherman EA, Spolaôr N, Valverde-Rebaza JC, Monard MC. Algoritmos de aprendizado baseado em grafos para classificação multirrótulo. Anais. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ]
Relatorio tecnico
A systematic review on experimental multi-label learning (2013)
Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Metz, Jean; Monard, Maria Carolina
Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. A systematic review on experimental multi-label learning. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_392.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2013
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., Metz, J., & Monard, M. C. (2013). A systematic review on experimental multi-label learning. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_392.pdf
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Metz J, Monard MC. A systematic review on experimental multi-label learning [Internet]. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_392.pdf
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Metz J, Monard MC. A systematic review on experimental multi-label learning [Internet]. 2013 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www2.icmc.usp.br/~biblio/BIBLIOTECA/rel_tec/RT_392.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Filter approach feature selection methods to support multi-label learning based on ReliefF and information gain (2012)
Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina ; Lee, Huei Diana
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Symposium on Artificial Intelligence : Advances in Artificial Intelligence - SBIA. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. Filter approach feature selection methods to support multi-label learning based on ReliefF and information gain. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_8. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2012
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2012). Filter approach feature selection methods to support multi-label learning based on ReliefF and information gain. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-34459-6_8
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. Filter approach feature selection methods to support multi-label learning based on ReliefF and information gain [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2012 ; 7589 72-81.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_8
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC, Lee HD. Filter approach feature selection methods to support multi-label learning based on ReliefF and information gain [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2012 ; 7589 72-81.[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_8
Trabalho de evento
Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN (2012)
Reis, Denis Moreira dos; Cherman, Everton Alvares; Spolaôr, Newton; Monard, Maria Carolina
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REIS, Denis Moreira dos et al. Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. 2012, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2012. . Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Reis, D. M. dos, Cherman, E. A., Spolaôr, N., & Monard, M. C. (2012). Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. In Proceedings. Porto Alegre: SBC.
NLM
Reis DM dos, Cherman EA, Spolaôr N, Monard MC. Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 28 ]
Vancouver
Reis DM dos, Cherman EA, Spolaôr N, Monard MC. Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. Proceedings. 2012 ;[citado 2024 jun. 28 ]
Relatorio tecnico
A systematic review to identify feature selection publications in multi-labeled data (2012)
Spolaôr, Newton ; Monard, Maria Carolina ; Lee, Huei Diana
Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, REVISÃO SISTEMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton e MONARD, Maria Carolina e LEE, Huei Diana. A systematic review to identify feature selection publications in multi-labeled data. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/63bed043-0f3f-4d5c-8637-fed1dcad3b64/RT%20374.pdf. Acesso em: 28 jun. 2024. , 2012
APA
Spolaôr, N., Monard, M. C., & Lee, H. D. (2012). A systematic review to identify feature selection publications in multi-labeled data. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/63bed043-0f3f-4d5c-8637-fed1dcad3b64/RT%20374.pdf
NLM
Spolaôr N, Monard MC, Lee HD. A systematic review to identify feature selection publications in multi-labeled data [Internet]. 2012 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/63bed043-0f3f-4d5c-8637-fed1dcad3b64/RT%20374.pdf
Vancouver
Spolaôr N, Monard MC, Lee HD. A systematic review to identify feature selection publications in multi-labeled data [Internet]. 2012 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/63bed043-0f3f-4d5c-8637-fed1dcad3b64/RT%20374.pdf
Trabalho de evento
Uso do ReliefF para seleção de atributos em dados multirrótulo (2011)
Spolaôr, Newton; Cherman, Everton Alvares; Monard, Maria Carolina
Source: Anais. Conference titles: Conferencia Latinoamericana de Informática - CLEI. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPOLAÔR, Newton e CHERMAN, Everton Alvares e MONARD, Maria Carolina. Uso do ReliefF para seleção de atributos em dados multirrótulo. 2011, Anais.. Equador: Pontificia Universidad Católica del Ecuador, 2011. Disponível em: http://www.clei2011.ec/. Acesso em: 28 jun. 2024.
APA
Spolaôr, N., Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2011). Uso do ReliefF para seleção de atributos em dados multirrótulo. In Anais. Equador: Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Recuperado de http://www.clei2011.ec/
NLM
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. Uso do ReliefF para seleção de atributos em dados multirrótulo [Internet]. Anais. 2011 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www.clei2011.ec/
Vancouver
Spolaôr N, Cherman EA, Monard MC. Uso do ReliefF para seleção de atributos em dados multirrótulo [Internet]. Anais. 2011 ;[citado 2024 jun. 28 ] Available from: http://www.clei2011.ec/

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