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Artigo de periodico
An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams (2018)
Verdecia-Cabrera, Alberto; Blanco, Isvani Frías; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
VERDECIA-CABRERA, Alberto e BLANCO, Isvani Frías e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams. Intelligent Data Analysis, v. 22, n. 4, p. 787-806, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-173522. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Verdecia-Cabrera, A., Blanco, I. F., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2018). An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams. Intelligent Data Analysis, 22( 4), 787-806. doi:10.3233/IDA-173522
NLM
Verdecia-Cabrera A, Blanco IF, Carvalho ACP de LF de. An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2018 ; 22( 4): 787-806.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-173522
Vancouver
Verdecia-Cabrera A, Blanco IF, Carvalho ACP de LF de. An online adaptive classifier ensemble for mining non-stationary data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2018 ; 22( 4): 787-806.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-173522
Artigo de periodico
Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context (2017)
Pisani, Paulo Henrique; Lorena, Ana Carolina; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO MÓVEL, BIOMETRIA
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ABNT
PISANI, Paulo Henrique e LORENA, Ana Carolina e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 2, p. 353-370, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-150403. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Pisani, P. H., Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context. Intelligent Data Analysis, 21( 2), 353-370. doi:10.3233/IDA-150403
NLM
Pisani PH, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 2): 353-370.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-150403
Vancouver
Pisani PH, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Adaptive algorithms applied to accelerometer biometrics in a data stream context [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 2): 353-370.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-150403
Artigo de periodico
Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data (2017)
Souza, Vinícius M. A; Rossi, Rafael G; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves; Rezende, Solange Oliveira
Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SOUZA, Vinícius M. A et al. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 5, p. 1061-1095, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-163075. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Souza, V. M. A., Rossi, R. G., Batista, G. E. de A. P. A., & Rezende, S. O. (2017). Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, 21( 5), 1061-1095. doi:10.3233/IDA-163075
NLM
Souza VMA, Rossi RG, Batista GE de APA, Rezende SO. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 5): 1061-1095.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-163075
Vancouver
Souza VMA, Rossi RG, Batista GE de APA, Rezende SO. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: an experimental evaluation on sequential data [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 5): 1061-1095.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-163075
Artigo de periodico
A guidance of data stream characterization for meta-learning (2017)
Rossi, André Luis Debiaso; Souza, Bruno Feres de; Soares, Carlos; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS
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ABNT
ROSSI, André Luis Debiaso et al. A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 4, p. 1015-1035, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-160083. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Rossi, A. L. D., Souza, B. F. de, Soares, C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). A guidance of data stream characterization for meta-learning. Intelligent Data Analysis, 21( 4), 1015-1035. doi:10.3233/IDA-160083
NLM
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Vancouver
Rossi ALD, Souza BF de, Soares C, Carvalho ACP de LF de. A guidance of data stream characterization for meta-learning [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2017 ; 21( 4): 1015-1035.[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083

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