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Tese (Doutorado)
Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações (2024)
Rodrigues, Gabriela Maria; Ortega, Edwin Moises Marcos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DADOS CENSURADOS, MODELOS MATEMÁTICOS, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
RODRIGUES, Gabriela Maria. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/. Acesso em: 13 nov. 2024.
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Rodrigues, G. M. (2024). Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
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Rodrigues GM. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
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Rodrigues GM. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
Dissertação (Mestrado)
Análise de agrupamento via método do 𝑘-médias para seleção genética em ovinos (2024)
Oliveira, Francisco Canindé Assis de ; Lobos, Cristian Marcelo Villegas (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, ANÁLISE DE CONGLOMERADOS, COMPONENTES PRINCIPAIS, INFECÇÕES POR NEMATOIDES EM ANIMAL, OVINOS, SELEÇÃO GENÉTICA
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OLIVEIRA, Francisco Canindé Assis de. Análise de agrupamento via método do 𝑘-médias para seleção genética em ovinos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102400/. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Oliveira, F. C. A. de. (2024). Análise de agrupamento via método do 𝑘-médias para seleção genética em ovinos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102400/
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Oliveira FCA de. Análise de agrupamento via método do 𝑘-médias para seleção genética em ovinos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102400/
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Oliveira FCA de. Análise de agrupamento via método do 𝑘-médias para seleção genética em ovinos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102400/
Tese (Doutorado)
Comparação de métodos de imputação para dados de pecuária de precisão (2023)
Brancaglioni, Vivian Aparecida ; Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS, PECUÁRIA, ZOOTECNIA DE PRECISÃO
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BRANCAGLIONI, Vivian Aparecida. Comparação de métodos de imputação para dados de pecuária de precisão. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05062023-144256/. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Brancaglioni, V. A. (2023). Comparação de métodos de imputação para dados de pecuária de precisão (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05062023-144256/
NLM
Brancaglioni VA. Comparação de métodos de imputação para dados de pecuária de precisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05062023-144256/
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Brancaglioni VA. Comparação de métodos de imputação para dados de pecuária de precisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05062023-144256/
Dissertação (Mestrado)
Fraude de cartão de crédito: como a estatística e o machine learning se conversam (2020)
Silva, Gabriel Ferreira dos Santos; Sarries, Gabriel Adrian (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARTÃO DE CRÉDITO, ESTATÍSTICA, FRAUDE BANCÁRIA, REVISÃO SISTEMÁTICA
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SILVA, Gabriel Ferreira dos Santos. Fraude de cartão de crédito: como a estatística e o machine learning se conversam. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14012021-200042/. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Silva, G. F. dos S. (2020). Fraude de cartão de crédito: como a estatística e o machine learning se conversam (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14012021-200042/
NLM
Silva GF dos S. Fraude de cartão de crédito: como a estatística e o machine learning se conversam [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14012021-200042/
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Silva GF dos S. Fraude de cartão de crédito: como a estatística e o machine learning se conversam [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-14012021-200042/
Tese (Doutorado)
Modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa generalizado (GAMMI) para imputações de dados em experimentos multiambientais (2020)
Amoêdo, Pedro Marinho; Piedade, Sonia Maria de Stefano (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, DELINEAMENTO EXPERIMENTAL, MODELOS MATEMÁTICOS
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AMOÊDO, Pedro Marinho. Modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa generalizado (GAMMI) para imputações de dados em experimentos multiambientais. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01042021-143551/. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Amoêdo, P. M. (2020). Modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa generalizado (GAMMI) para imputações de dados em experimentos multiambientais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01042021-143551/
NLM
Amoêdo PM. Modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa generalizado (GAMMI) para imputações de dados em experimentos multiambientais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01042021-143551/
Vancouver
Amoêdo PM. Modelo de efeitos principais aditivos e interação multiplicativa generalizado (GAMMI) para imputações de dados em experimentos multiambientais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-01042021-143551/
Tese (Doutorado)
Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares (2016)
Arciniegas Alarcon, Sergio; Dias, Carlos Tadeu dos Santos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, DELINEAMENTO EXPERIMENTAL, INTERAÇÃO GENÓTIPO-AMBIENTE, MELHORAMENTO GENÉTICO VEGETAL, MODELOS MATEMÁTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARCINIEGAS ALARCON, Sergio. Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10052016-130506/. Acesso em: 13 nov. 2024.
APA
Arciniegas Alarcon, S. (2016). Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10052016-130506/
NLM
Arciniegas Alarcon S. Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares [Internet]. 2016 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10052016-130506/
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Arciniegas Alarcon S. Imputação de dados em experimentos multiambientais: novos algoritmos utilizando a decomposição por valores singulares [Internet]. 2016 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-10052016-130506/

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