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Trabalho de evento
Accurately quantifying a billion instances per second (2020)
Hassan, Waqar; Maletzke, André Gustavo ; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
HASSAN, Waqar e MALETZKE, André Gustavo e BATISTA, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves. Accurately quantifying a billion instances per second. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Hassan, W., Maletzke, A. G., & Batista, G. E. de A. P. A. (2020). Accurately quantifying a billion instances per second. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA49011.2020.00012
NLM
Hassan W, Maletzke AG, Batista GE de APA. Accurately quantifying a billion instances per second [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012
Vancouver
Hassan W, Maletzke AG, Batista GE de APA. Accurately quantifying a billion instances per second [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA49011.2020.00012
Trabalho de evento
On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods (2016)
Swersky, Lorne; Marques, Henrique O; Sander, Jörg; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Zimek, Arthur
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
SWERSKY, Lorne et al. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Swersky, L., Marques, H. O., Sander, J., Campello, R. J. G. B., & Zimek, A. (2016). On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.8
NLM
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Vancouver
Swersky L, Marques HO, Sander J, Campello RJGB, Zimek A. On the evaluation of outlier detection and one-class classification methods [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.8
Trabalho de evento
Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies (2016)
Batista, Antônio J. L; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto; Sander, Jörg
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
BATISTA, Antônio J. L e CAMPELLO, Ricardo José Gabrielli Barreto e SANDER, Jörg. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9. Acesso em: 28 nov. 2025.
APA
Batista, A. J. L., Campello, R. J. G. B., & Sander, J. (2016). Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/DSAA.2016.9
NLM
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9
Vancouver
Batista AJL, Campello RJGB, Sander J. Active semi-supervised classification based on multiple clustering hierarchies [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA.2016.9

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