ReP USP - Resultado da busca

Tese (Doutorado)
Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico (2020)
Duarte, Felipe Simões Lage Gomes; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador); Mello, Rodrigo Fernandes de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes. Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-170344/. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Duarte, F. S. L. G. (2020). Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-170344/
NLM
Duarte FSLG. Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-170344/
Vancouver
Duarte FSLG. Decomposição de séries temporais preservando o viés determinístico [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16032020-170344/
Artigo de periodico
Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes (2019)
Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Ponti, Moacir Antonelli ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep
Source: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, v. 358, p. Se 2019, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Coletta, L. F. S., Ponti, M. A., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2019). Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, 358, Se 2019. doi:10.1016/j.neucom.2019.04.070
NLM
Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070
Vancouver
Coletta LFS, Ponti MA, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes [Internet]. Neurocomputing. 2019 ; 358 Se 2019.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.04.070
Artigo de periodico
Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey (2019)
Duarte, Felipe Simões Lage Gomes; Rios, Ricardo A; Hruschka, Eduardo Raul ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Source: Digital Signal Processing. Unidades: EP, ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MÉTODOS DE DECOMPOSIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes et al. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, v. 95, p. 1-18, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Duarte, F. S. L. G., Rios, R. A., Hruschka, E. R., & Mello, R. F. de. (2019). Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey. Digital Signal Processing, 95, 1-18. doi:10.1016/j.dsp.2019.102582
NLM
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
Vancouver
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Decomposing time series into deterministic and stochastic influences: a survey [Internet]. Digital Signal Processing. 2019 ; 95 1-18.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2019.102582
Trabalho de evento
Classification with multi-modal classes using evolutionary algorithms and constrained clustering (2018)
Covões, Thiago Ferreira; Hruschka, Eduardo Raul
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE Congress on Evolutionary Computation - CEC. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COVÕES, Thiago Ferreira e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Classification with multi-modal classes using evolutionary algorithms and constrained clustering. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477858. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Covões, T. F., & Hruschka, E. R. (2018). Classification with multi-modal classes using evolutionary algorithms and constrained clustering. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CEC.2018.8477858
NLM
Covões TF, Hruschka ER. Classification with multi-modal classes using evolutionary algorithms and constrained clustering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477858
Vancouver
Covões TF, Hruschka ER. Classification with multi-modal classes using evolutionary algorithms and constrained clustering [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC.2018.8477858
Trabalho de evento
Time series decomposition using spring system applied on phase spaces (2018)
Duarte, Felipe Simões Lage Gomes; Rios, Ricardo A; Hruschka, Eduardo Raul ; Mello, Rodrigo Fernandes de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: EP, ICMC
Subjects: MODELOS EM SÉRIES TEMPORAIS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DUARTE, Felipe Simões Lage Gomes et al. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Duarte, F. S. L. G., Rios, R. A., Hruschka, E. R., & Mello, R. F. de. (2018). Time series decomposition using spring system applied on phase spaces. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2018.00093
NLM
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093
Vancouver
Duarte FSLG, Rios RA, Hruschka ER, Mello RF de. Time series decomposition using spring system applied on phase spaces [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2018.00093
Artigo de periodico
An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters (2017)
Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul ; Gama, João
Source: Expert Systems with Applications. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Jonathan de Andrade e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GAMA, João. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, v. 67, n. Ja 2017, p. 228-238, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, J. de A., Hruschka, E. R., & Gama, J. (2017). An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. Expert Systems with Applications, 67( Ja 2017), 228-238. doi:10.1016/j.eswa.2016.09.020
NLM
Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020
Vancouver
Silva J de A, Hruschka ER, Gama J. An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. Expert Systems with Applications. 2017 ; 67( Ja 2017): 228-238.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.09.020
Artigo de periodico
A support system for clustering data streams with a variable number of clusters (2016)
Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul
Source: ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Jonathan de Andrade e HRUSCHKA, Eduardo Raul. A support system for clustering data streams with a variable number of clusters. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, v. 11, n. 2, p. 11:1-11:26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/2932704. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, J. de A., & Hruschka, E. R. (2016). A support system for clustering data streams with a variable number of clusters. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, 11( 2), 11:1-11:26. doi:10.1145/2932704
NLM
Silva J de A, Hruschka ER. A support system for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems. 2016 ; 11( 2): 11:1-11:26.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932704
Vancouver
Silva J de A, Hruschka ER. A support system for clustering data streams with a variable number of clusters [Internet]. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems. 2016 ; 11( 2): 11:1-11:26.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932704
Artigo de periodico
Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features (2016)
Kanda, Jorge; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Hruschka, Eduardo Raul ; Soares, Carlos; Brazdil, Pavel
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HEURÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
KANDA, Jorge et al. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, v. 205, p. Se 2016, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Kanda, J., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, Hruschka, E. R., Soares, C., & Brazdil, P. (2016). Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features. Neurocomputing, 205, Se 2016. doi:10.1016/j.neucom.2016.04.027
NLM
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Vancouver
Kanda J, Carvalho ACP de LF de, Hruschka ER, Soares C, Brazdil P. Meta-learning to select the best meta-heuristic for the Traveling Salesman Problem: a comparison of meta-features [Internet]. Neurocomputing. 2016 ; 205 Se 2016.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2016.04.027
Tese (Doutorado)
Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação (2016)
Pereira, André Luiz Vizine; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, André Luiz Vizine. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Pereira, A. L. V. (2016). Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/
NLM
Pereira ALV. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/
Vancouver
Pereira ALV. Agrupamento de dados baseado em predições de modelos de regressão: desenvolvimentos e aplicações em sistemas de recomendação [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21112016-163506/
Artigo de periodico
A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning (2016)
Silva, Nádia Felix Felipe da; Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul
Source: ACM Computing Surveys. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Nádia Felix Felipe da e COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio e HRUSCHKA, Eduardo Raul. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, v. 49, n. Ju 2016, p. 15:1-15:26, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/2932708. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, N. F. F. da, Coletta, L. F. S., & Hruschka, E. R. (2016). A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning. ACM Computing Surveys, 49( Ju 2016), 15:1-15:26. doi:10.1145/2932708
NLM
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708
Vancouver
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER. A survey and comparative study of tweet sentiment analysis via semi-supervised learning [Internet]. ACM Computing Surveys. 2016 ; 49( Ju 2016): 15:1-15:26.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1145/2932708
Tese (Doutorado)
Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais (2016)
Silva, Nadia Felix Felipe da; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Nadia Felix Felipe da. Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais. 2016. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27092016-143947/. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, N. F. F. da. (2016). Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27092016-143947/
NLM
Silva NFF da. Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27092016-143947/
Vancouver
Silva NFF da. Análise de sentimentos em textos curtos provenientes de redes sociais [Internet]. 2016 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-27092016-143947/
Artigo de periodico
Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators (2016)
Covões, Thiago Ferreira; Hruschka, Eduardo Raul ; Ghosh, Joydeep
Source: Evolutionary Computation. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COVÕES, Thiago Ferreira e HRUSCHKA, Eduardo Raul e GHOSH, Joydeep. Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators. Evolutionary Computation, v. 24, n. 2, p. 293-317, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1162/EVCO_a_00152. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Covões, T. F., Hruschka, E. R., & Ghosh, J. (2016). Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators. Evolutionary Computation, 24( 2), 293-317. doi:10.1162/EVCO_a_00152
NLM
Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators [Internet]. Evolutionary Computation. 2016 ; 24( 2): 293-317.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1162/EVCO_a_00152
Vancouver
Covões TF, Hruschka ER, Ghosh J. Evolving Gaussian mixture models with splitting and merging mutation operators [Internet]. Evolutionary Computation. 2016 ; 24( 2): 293-317.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1162/EVCO_a_00152
Artigo de periodico
Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification (2016)
Silva, Nádia Felix Felipe da; Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul ; Hruschka Junior, Estevam Rafael
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MÍDIAS SOCIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Nádia Felix Felipe da et al. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification. Information Sciences, v. 355, p. 348-365, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, N. F. F. da, Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., & Hruschka Junior, E. R. (2016). Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification. Information Sciences, 355, 348-365. doi:10.1016/j.ins.2016.02.002
NLM
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 355 348-365.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002
Vancouver
Silva NFF da, Coletta LFS, Hruschka ER, Hruschka Junior ER. Using unsupervised information to improve semi-supervised tweet sentiment classification [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 355 348-365.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.002
Tese (Doutorado)
Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação (2015)
Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Coletta, L. F. S. (2015). Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
NLM
Coletta LFS. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
Vancouver
Coletta LFS. Abordagens para combinar classificadores e agrupadores em problemas de classificação [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24032016-102229/
Artigo de periodico
Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles (2015)
Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep
Source: Integrated Computer-Aided Engineering. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles. Integrated Computer-Aided Engineering, v. 22, n. 3, p. 229-242, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/ICA-150485. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2015). Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles. Integrated Computer-Aided Engineering, 22( 3), 229-242. doi:10.3233/ICA-150485
NLM
Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Integrated Computer-Aided Engineering. 2015 ; 22( 3): 229-242.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3233/ICA-150485
Vancouver
Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. Using metaheuristics to optimize the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. Integrated Computer-Aided Engineering. 2015 ; 22( 3): 229-242.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3233/ICA-150485
Artigo de periodico
Interactive textual feature selection for consensus clustering (2015)
Corrêa, Geraldo N; Marcacini, Ricardo M; Hruschka, Eduardo Raul ; Rezende, Solange Oliveira
Source: Pattern Recognition Letters. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CORRÊA, Geraldo N et al. Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, v. 52, n. ja 2015, p. 25-31, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Corrêa, G. N., Marcacini, R. M., Hruschka, E. R., & Rezende, S. O. (2015). Interactive textual feature selection for consensus clustering. Pattern Recognition Letters, 52( ja 2015), 25-31. doi:10.1016/j.patrec.2014.09.008
NLM
Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008
Vancouver
Corrêa GN, Marcacini RM, Hruschka ER, Rezende SO. Interactive textual feature selection for consensus clustering [Internet]. Pattern Recognition Letters. 2015 ; 52( ja 2015): 25-31.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2014.09.008
Artigo de periodico
Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems (2015)
Pereira, Andre Luiz Vizine; Hruschka, Eduardo Raul
Source: Knowledge-Based Systems. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEREIRA, Andre Luiz Vizine e HRUSCHKA, Eduardo Raul. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems. Knowledge-Based Systems, v. 82, p. 11-19, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Pereira, A. L. V., & Hruschka, E. R. (2015). Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems. Knowledge-Based Systems, 82, 11-19. doi:10.1016/j.knosys.2015.02.016
NLM
Pereira ALV, Hruschka ER. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 82 11-19.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016
Vancouver
Pereira ALV, Hruschka ER. Simultaneous co-clustering and learning to address the cold start problem in recommender systems [Internet]. Knowledge-Based Systems. 2015 ; 82 11-19.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.02.016
Artigo de periodico
A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles (2015)
Coletta, Luiz Fernando Sommaggio ; Hruschka, Eduardo Raul ; Acharya, Ayan; Ghosh, Joydeep
Source: International Journal of Bio-Inspired Computation. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLETTA, Luiz Fernando Sommaggio et al. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, v. 7, n. 2, p. 111-124, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Coletta, L. F. S., Hruschka, E. R., Acharya, A., & Ghosh, J. (2015). A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles. International Journal of Bio-Inspired Computation, 7( 2), 111-124. doi:10.1504/IJBIC.2015.069288
NLM
Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288
Vancouver
Coletta LFS, Hruschka ER, Acharya A, Ghosh J. A differential evolution algorithm to optimise the combination of classifier and cluster ensembles [Internet]. International Journal of Bio-Inspired Computation. 2015 ; 7( 2): 111-124.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2015.069288
Tese (Doutorado)
Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (2015)
Silva, Jonathan de Andrade; Hruschka, Eduardo Raul (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Jonathan de Andrade. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/. Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Silva, J. de A. (2015). Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
NLM
Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
Vancouver
Silva J de A. Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10082015-110127/
Parte de monografia/livro
Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária (2014)
Gonzaga, André; Mudadu, Maurício de A; Higa, Roberto H; Hruschka, Eduardo Raul
Source: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, MELHORAMENTO GENÉTICO ANIMAL, PECUÁRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GONZAGA, André et al. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Tradução . Brasília: Embrapa, 2014. . . Acesso em: 19 abr. 2024.
APA
Gonzaga, A., Mudadu, M. de A., Higa, R. H., & Hruschka, E. R. (2014). Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa.
NLM
Gonzaga A, Mudadu M de A, Higa RH, Hruschka ER. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa; 2014. [citado 2024 abr. 19 ]
Vancouver
Gonzaga A, Mudadu M de A, Higa RH, Hruschka ER. Mineração de dados para identificar atributos genéticos associados à características de interesse econômico à pecuária. In: Talking about computing and genomic (TACG) : modelos e métodos computacionais em bioinformática. Brasília: Embrapa; 2014. [citado 2024 abr. 19 ]

USP Schools

ReP

Filtros

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Source title

Publisher

Conference titles

Countries/Territories

Indexado em

Normalized affiliation

Non normalized affiliation