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Artigo de periodico
MFE: towards reproducible meta-feature extraction (2020)
Alcobaça, Edesio ; Siqueira, Felipe Alves; Rivolli, Adriano ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Oliva, Jefferson Tales ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Journal of Machine Learning Research. Unidade: ICMC
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ALCOBAÇA, Edesio et al. MFE: towards reproducible meta-feature extraction. Journal of Machine Learning Research, v. 21, p. 1-5, 2020Tradução . . Disponível em: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Alcobaça, E., Siqueira, F. A., Rivolli, A., Garcia, L. P. F., Oliva, J. T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). MFE: towards reproducible meta-feature extraction. Journal of Machine Learning Research, 21, 1-5. Recuperado de http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
NLM
Alcobaça E, Siqueira FA, Rivolli A, Garcia LPF, Oliva JT, Carvalho ACP de LF de. MFE: towards reproducible meta-feature extraction [Internet]. Journal of Machine Learning Research. 2020 ; 21 1-5.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
Vancouver
Alcobaça E, Siqueira FA, Rivolli A, Garcia LPF, Oliva JT, Carvalho ACP de LF de. MFE: towards reproducible meta-feature extraction [Internet]. Journal of Machine Learning Research. 2020 ; 21 1-5.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://www.jmlr.org/papers/volume21/19-348/19-348.pdf
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
Fonte: Machine Learning. Unidade: ICMC
Assuntos: 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: 27 nov. 2025.
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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-020-05879-3
Trabalho de evento-anais periodico
Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection (2020)
Queiroz, Thiago Alves de ; Mundim, Leandro Resende ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: International Conference on Variable Neighborhood Search - ICVNS. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, HEURÍSTICA
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ABNT
QUEIROZ, Thiago Alves de e MUNDIM, Leandro Resende e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2020
APA
Queiroz, T. A. de, Mundim, L. R., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-44932-2_5
NLM
Queiroz TA de, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12010 67–80.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5
Vancouver
Queiroz TA de, Mundim LR, Carvalho ACP de LF de. Multi-objective basic variable neighborhood search for portfolio selection [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12010 67–80.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-44932-2_5
Artigo de periodico
A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks (2020)
Santos, Brucce Neves dos ; Rossi, Rafael Geraldeli ; Rezende, Solange Oliveira ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES SOCIAIS
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ABNT
SANTOS, Brucce Neves dos et al. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks. Pattern Recognition Letters, v. 138, p. 490-496, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Santos, B. N. dos, Rossi, R. G., Rezende, S. O., & Marcacini, R. M. (2020). A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks. Pattern Recognition Letters, 138, 490-496. doi:10.1016/j.patrec.2020.08.019
NLM
Santos BN dos, Rossi RG, Rezende SO, Marcacini RM. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2020 ; 138 490-496.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019
Vancouver
Santos BN dos, Rossi RG, Rezende SO, Marcacini RM. A two-stage regularization framework for heterogeneous event networks [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2020 ; 138 490-496.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2020.08.019
Artigo de periodico
Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators (2019)
Spadon, Gabriel ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Alves, Luiz Gustavo de Andrade
Fonte: Scientific Reports. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MOBILIDADE URBANA, TRANSPORTE INTERURBANO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPADON, Gabriel et al. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. Scientific Reports, v. 9, p. 11801-1-11801-13, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48295-x. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Spadon, G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Rodrigues Junior, J. F., & Alves, L. G. de A. (2019). Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators. Scientific Reports, 9, 11801-1-11801-13. doi:10.1038/s41598-019-48295-x
NLM
Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF, Alves LG de A. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators [Internet]. Scientific Reports. 2019 ; 9 11801-1-11801-13.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48295-x
Vancouver
Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF, Alves LG de A. Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators [Internet]. Scientific Reports. 2019 ; 9 11801-1-11801-13.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-019-48295-x

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