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Artigo de periodico
Boosting meta-learning with simulated data complexity measures (2020)
Garcia, Luís Paulo Faina ; Rivolli, Adriano ; Alcobaça, Edesio ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
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ABNT
GARCIA, Luís Paulo Faina et al. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, v. 24, n. 5, p. 1011-1028, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-194803. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Garcia, L. P. F., Rivolli, A., Alcobaça, E., Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2020). Boosting meta-learning with simulated data complexity measures. Intelligent Data Analysis, 24( 5), 1011-1028. doi:10.3233/IDA-194803
NLM
Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
Vancouver
Garcia LPF, Rivolli A, Alcobaça E, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Boosting meta-learning with simulated data complexity measures [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2020 ; 24( 5): 1011-1028.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194803
Artigo de periodico
Unsupervised learning of textual pattern based on propagation in bipartite graph (2020)
Faleiros, Thiago de Paulo; Valejo, Alan Demetrius Baria ; Lopes, Alneu de Andrade
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS
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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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-194528
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
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] 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
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] 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
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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] 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
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: 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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-160083
Artigo de periodico
Unsupervised density-based behavior change detection in data streams (2014)
Vallim, Rosane M. M; Andrade Filho, Jose A; Mello, Rodrigo Fernandes de; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Gama, João
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, SISTEMAS DINÂMICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VALLIM, Rosane M. M et al. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams. Intelligent Data Analysis, v. 18, n. 2, p. 181-201, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-140636. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Vallim, R. M. M., Andrade Filho, J. A., Mello, R. F. de, Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Gama, J. (2014). Unsupervised density-based behavior change detection in data streams. Intelligent Data Analysis, 18( 2), 181-201. doi:10.3233/IDA-140636
NLM
Vallim RMM, Andrade Filho JA, Mello RF de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2014 ; 18( 2): 181-201.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-140636
Vancouver
Vallim RMM, Andrade Filho JA, Mello RF de, Carvalho ACP de LF de, Gama J. Unsupervised density-based behavior change detection in data streams [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2014 ; 18( 2): 181-201.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-140636
Artigo de periodico
A study of K-means-based algorithms for constrained clustering (2013)
Covões, Thiago Ferreira; Hruschka, Eduardo Raul ; Ghosh, Joydeep
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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. 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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130590
Artigo de periodico
Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms (2013)
Albertini, Marcelo Keese; Mello, Rodrigo Fernandes de
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Subjects: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, SISTEMAS DINÂMICOS
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: 23 maio 2024.
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 2024 maio 23 ] 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 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130588
Artigo de periodico
Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification (2011)
Cerri, Ricardo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Freitas, Alex A
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CERRI, Ricardo e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de e FREITAS, Alex A. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification. Intelligent Data Analysis, v. 15, p. 861-887, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Cerri, R., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Freitas, A. A. (2011). Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification. Intelligent Data Analysis, 15, 861-887. doi:10.3233/IDA-2011-0500
NLM
Cerri R, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2011 ; 15 861-887.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500
Vancouver
Cerri R, Carvalho ACP de LF de, Freitas AA. Adapting non-hierarchical multilabel classification methods for hierarchical multilabel classification [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2011 ; 15 861-887.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2011-0500
Artigo de periodico
Quality indices for (practical) clustering evaluation (2009)
Cardoso, Margarida G. M. S; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARDOSO, Margarida G. M. S e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Quality indices for (practical) clustering evaluation. Intelligent Data Analysis, v. 13, p. 725-740, 2009Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-2009-0390. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Cardoso, M. G. M. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2009). Quality indices for (practical) clustering evaluation. Intelligent Data Analysis, 13, 725-740. doi:10.3233/IDA-2009-0390
NLM
Cardoso MGMS, Carvalho ACP de LF de. Quality indices for (practical) clustering evaluation [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2009 ; 13 725-740.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2009-0390
Vancouver
Cardoso MGMS, Carvalho ACP de LF de. Quality indices for (practical) clustering evaluation [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2009 ; 13 725-740.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-2009-0390

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