Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA, SOFTWARE ESTATÍSTICO PARA MICROCOMPUTADORES, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE)
ABNT
REIS, Leticia Ferreira Murça. Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-28082023-201136/. Acesso em: 03 jun. 2024.APA
Reis, L. F. M. (2023). Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-28082023-201136/NLM
Reis LFM. Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-28082023-201136/Vancouver
Reis LFM. Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-28082023-201136/