Descrição de uma abordagem híbrida para aprender com classes desbalanceadas utilizando algoritmos genéticos.

dc.contributorInstituto de Ciências Matemáticas e de Computação – ICMC/USPpt_BR
dc.contributor.authorMilaré, Claudia Regina
dc.contributor.authorBatista, Gustavo E.A.P.A.
dc.contributor.authorCarvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
dc.date.accessioned2017-12-06T15:51:50Z
dc.date.available2017-12-06T15:51:50Z
dc.date.issued2010-09
dc.description.abstractHá um interesse crescente na aplicação de algoritmos evolutivos para induzir regras de classificação. Essa abordagem pode ajudar em áreas que métodos clássicos para indução de regras não têm obtido tanto sucesso.pt_BR
dc.description.notesRelatórios Técnicos do ICMC: 360pt_BR
dc.format19 p.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.icmc.usp.br//handle/RIICMC/6660
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisher.citySão Carlos, SP, Brasil.pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.titleDescrição de uma abordagem híbrida para aprender com classes desbalanceadas utilizando algoritmos genéticos.pt_BR
dc.title.alternativeDescription of a hybrid approach to learning with unbalanced classes using genetic algorithms.pt_BR
dc.type.categoryRelatórios técnicospt_BR
usp.description.abstracttranslatedThere is a growing interest in applying evolutionary algorithms to induce classification rules. This approach can help in areas where classic rules induction methods have not been so successful.pt_BR
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
Relatórios Técnicos_360_2010.pdf
Tamanho:
384.48 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Carregando...
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.29 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição: