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1
Uma metodologia para extração de conhecimento em séries temporais por meio da identificação de motifs e da extração de características
Uma metodologia para extração de conhecimento em séries temporais por meio da identificação de motifs e da extração de características
Material Type:
Dissertação de Mestrado 		Adicionar ao Meu Espaço

Uma metodologia para extração de conhecimento em séries temporais por meio da identificação de motifs e da extração de características

Maletzke, André Gustavo

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2009-04-30

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

2
Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification
Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Combining instance selection and self-training to improve data stream quantification

André Gustavo Maletzke Denis Moreira dos Reis; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista

Journal of the Brazilian Computer Society Heidelberg : SpringerOpen v. 24, p. 1-17, 2018

Heidelberg 2018

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2907495 )(Acessar)

3
Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts
Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Unsupervised context switch for classification tasks on data streams with recurrent concepts

Denis M. dos Reis André G Maletzke; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista; Symposium on Applied Computing - SAC (33. 2018 Pau)

Proceedings New York : ACM, 2018

New York ACM 2018

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2891581 )(Acessar)

4
Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data
Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Challenges in benchmarking stream learning algorithms with real-world data

Vinícius Mourão Alves de Souza Denis Moreira dos Reis; André Gustavo Maletzke; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista

Data Mining and Knowledge Discovery Amsterdam : Springer v. 34, n. 6, p. 1805-1858, Nov. 2020

Amsterdam 2020

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-3000318 )(Acessar)

5
Quantification in data streams initial results
Quantification in data streams initial results
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Quantification in data streams initial results

André G Maletzke Denis M. dos Reis; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista; Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS (6. 2017 Uberlândia)

Proceedings Piscataway : IEEE, 2017 978153862407

Piscataway IEEE 2017

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2867027 )(Acessar)

6
Classifying and counting with recurrent contexts
Classifying and counting with recurrent contexts
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Classifying and counting with recurrent contexts

Denis Reis André Gustavo Maletzke; Diego F Silva; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista; ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD (24. 2018 London)

Proceedings New York : ACM, 2018

New York ACM 2018

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação    (PROD-2896480 )(Acessar)

7
On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams
On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

On the need of class ratio insensitive drift tests for data streams

André Gustavo Maletzke Denis dos Reis; Everton Alvares Cherman; Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista; European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Database - ECML PKDD (2018 Dublin); International Workshop on Learning with Imbalanced Domains: Theory and Applications - LIDTA (2. 2018 Dublin)

Proceedings of Machine Learning Research : PMLR Brookline : Microtome Publishing v. 94, p. 110-124, 2018

Brookline Microtome Publishing 2018

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

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