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  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FALEIROS, Thiago de Paulo e VALEJO, Alan Demetrius Baria e LOPES, Alneu de Andrade. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 3, p. 543-565, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-194528. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Faleiros, T. de P., Valejo, A. D. B., & Lopes, A. de A. (2020). Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph. Intelligent Data Analysis, 24( 3), 543-565. doi:10.3233/IDA-194528
    • NLM

      Faleiros T de P, Valejo ADB, Lopes A de A. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 3): 543-565.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194528
    • Vancouver

      Faleiros T de P, Valejo ADB, Lopes A de A. Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 3): 543-565.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194528
  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: 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: 28 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. 28 ] 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. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-163075
  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      COVÕES, Thiago Ferreira e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GHOSH, Joydeep. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis, v. 17, n. 3, p. 485-505, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-130590. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Covões, T. F., Hruschka, E. R., & Ghosh, J. (2013). A study of K-means-based algorithms for constrained clustering. Intelligent Data Analysis, 17( 3), 485-505. doi:10.3233/IDA-130590
    • NLM

      Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 485-505.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130590
    • Vancouver

      Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. A study of K-means-based algorithms for constrained clustering [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 485-505.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130590
  • Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Subjects: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms. Intelligent Data Analysis, v. 17, n. 3, p. 439-457, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-130588. Acesso em: 28 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2013). Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms. Intelligent Data Analysis, 17( 3), 439-457. doi:10.3233/IDA-130588
    • NLM

      Albertini MK, Mello RF de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 439-457.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130588
    • Vancouver

      Albertini MK, Mello RF de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 439-457.[citado 2025 nov. 28 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130588

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