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Trabalho de evento
FuzzyDT: a fuzzy decision tree algorithm based on C4.5 (2012)
Cintra, Marcos E; Monard, Maria Carolina ; Camargo, Heloisa A
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy : Recentes Avanços em Sistemas "Fuzzy" - CBSF. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
CINTRA, Marcos E e MONARD, Maria Carolina e CAMARGO, Heloisa A. FuzzyDT: a fuzzy decision tree algorithm based on C4.5. 2012, Anais.. Natal: SBMAC, 2012. Disponível em: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/cbsf/2012/0016.pdf. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Cintra, M. E., Monard, M. C., & Camargo, H. A. (2012). FuzzyDT: a fuzzy decision tree algorithm based on C4.5. In Anais. Natal: SBMAC. Recuperado de http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/cbsf/2012/0016.pdf
NLM
Cintra ME, Monard MC, Camargo HA. FuzzyDT: a fuzzy decision tree algorithm based on C4.5 [Internet]. Anais. 2012 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/cbsf/2012/0016.pdf
Vancouver
Cintra ME, Monard MC, Camargo HA. FuzzyDT: a fuzzy decision tree algorithm based on C4.5 [Internet]. Anais. 2012 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/cbsf/2012/0016.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
On the estimation of predictive evaluation measure baselines for multi-label learning (2012)
Metz, Jean; Abreu, Luís F. D. de; Cherman, Everton A; Monard, Maria Carolina
Fonte: Lecture Notes in Artifical Intelligence. Nome do evento: Ibero-American Conference on Artificial Intelligence - IBERAMIA : Advances in Artificial Intelligence. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
METZ, Jean et al. On the estimation of predictive evaluation measure baselines for multi-label learning. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34654-5_20. Acesso em: 01 dez. 2025. , 2012
APA
Metz, J., Abreu, L. F. D. de, Cherman, E. A., & Monard, M. C. (2012). On the estimation of predictive evaluation measure baselines for multi-label learning. Lecture Notes in Artifical Intelligence. Berlin: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-34654-5_20
NLM
Metz J, Abreu LFD de, Cherman EA, Monard MC. On the estimation of predictive evaluation measure baselines for multi-label learning [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2012 ; 7637 189-198.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34654-5_20
Vancouver
Metz J, Abreu LFD de, Cherman EA, Monard MC. On the estimation of predictive evaluation measure baselines for multi-label learning [Internet]. Lecture Notes in Artifical Intelligence. 2012 ; 7637 189-198.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34654-5_20
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
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Symposium on Artificial Intelligence : Advances in Artificial Intelligence - SBIA. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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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: 01 dez. 2025. , 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-34459-6_8
Trabalho de evento
Using fuzzy formal concepts in the genetic generation of fuzzy systems (2012)
Cintra, Marcos E; Monard, Maria Carolina ; Camargo, Heloisa A
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE World Congress on Computational Intelligence - WCCI. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
CINTRA, Marcos E e MONARD, Maria Carolina e CAMARGO, Heloisa A. Using fuzzy formal concepts in the genetic generation of fuzzy systems. 2012, Anais.. Piscataway: IEEE, 2012. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2012.6251310. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Cintra, M. E., Monard, M. C., & Camargo, H. A. (2012). Using fuzzy formal concepts in the genetic generation of fuzzy systems. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/FUZZ-IEEE.2012.6251310
NLM
Cintra ME, Monard MC, Camargo HA. Using fuzzy formal concepts in the genetic generation of fuzzy systems [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2012.6251310
Vancouver
Cintra ME, Monard MC, Camargo HA. Using fuzzy formal concepts in the genetic generation of fuzzy systems [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2012.6251310
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
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
REIS, Denis Moreira dos et al. Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. 2012, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2012. . Acesso em: 01 dez. 2025.
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 2025 dez. 01 ]
Vancouver
Reis DM dos, Cherman EA, Spolaôr N, Monard MC. Extensões do algoritmo de aprendizado de máquina multirrótulo BRkNN. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 dez. 01 ]
Artigo de periodico
Incorporating label dependency into the binary relevance framework for multi-label classification (2012)
Cherman, Everton Alvares; Metz, Jean; Monard, Maria Carolina
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CHERMAN, Everton Alvares e METZ, Jean e MONARD, Maria Carolina. Incorporating label dependency into the binary relevance framework for multi-label classification. Expert Systems with Applications, v. fe 2012, n. 2, p. 1647-1655, 2012Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.06.056. Acesso em: 01 dez. 2025.
APA
Cherman, E. A., Metz, J., & Monard, M. C. (2012). Incorporating label dependency into the binary relevance framework for multi-label classification. Expert Systems with Applications, fe 2012( 2), 1647-1655. doi:10.1016/j.eswa.2011.06.056
NLM
Cherman EA, Metz J, Monard MC. Incorporating label dependency into the binary relevance framework for multi-label classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2012 ; fe 2012( 2): 1647-1655.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.06.056
Vancouver
Cherman EA, Metz J, Monard MC. Incorporating label dependency into the binary relevance framework for multi-label classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2012 ; fe 2012( 2): 1647-1655.[citado 2025 dez. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.06.056
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
Assuntos: 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: 01 dez. 2025. , 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 2025 dez. 01 ] 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 2025 dez. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/63bed043-0f3f-4d5c-8637-fed1dcad3b64/RT%20374.pdf

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