Técnicas de classificação hierárquica multirrótulo Documento

membro de

• https://brcris.ibict.br/individual/comm_13420c68-9ae8-4762-8568-9aadf27b3325 
• https://brcris.ibict.br/individual/comm_484b40f0-b3f8-4a11-8be7-457eed856e00 
• https://brcris.ibict.br/individual/comm_ee459614-d3fc-461b-b7eb-f628e356a377 

orientado por

• André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho

produzido em

• https://brcris.ibict.br/individual/cour_a70be89d-e723-422d-8506-2ead3090d67b 
• CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO E MATEMÁTICA COMPUTACIONAL  Programa de Pós-Graduação

tipo

• master thesis

autores

• Ricardo Cerri

data de publicação

• 2010-01-01

prêmio patrocinado pela

• UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO (SÃO CARLOS)  Organização
• USP ( ESCOLA SUPERIOR DE AGRICULTURA LUIZ DE QUEIROZ )  Organização

áreas de investigação

• Bioinformática
• Inteligência Artificial
• Metodologia e Técnicas da Computação

palavras-chave

• Aprendizado de Máquina
• Bioinformática
• Classificação
• Classificação Hierárquica
• Classificação Multirrótulo
• Classificação multirrótulo

identificador BrCris

• bfeb71465f4a469fde7fd3be646ed8a0

identificador Capes

• 2010133002045004P1-Publication

identificador Oasisbr

• USP_8925c58f14af34512e60945c88310ad0