Aprendizado Computacional Dissertacoes
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1. Seleção de componentes em ensembles de clasificadores multirrótulo / Component Selection in Ensembles of Multi-label Classifiers
The selection of components in ensembles of classifiers is a very common activity in the field of Machine Learning with several studies showing its effectiveness in obtaining significant gains in accuracy. However, the most studied classification task involves mutually exclusive labels (classes). The objective of this work is to present a study on the select
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 27/07/2012
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2. Configuração Heterogênea de Ensembles de Classificadores: Investigação em Bagging, Goosting e MultiBoosting. / Configuração heterogênea de ensembles de classificadores : investigação em bagging, boosting e multiboosting
Este trabalho apresenta um estudo quanto à caracterização e avaliação de seis novos algoritmos de comitês de máquinas heterogêneos, sendo estes destinados à resolução de problemas de classificação de padrões. Esses algoritmos são extensões de modelos já encontrados na literatura e que vêm sendo aplicados com sucesso em diferentes domínios
Publicado em: 2009