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Mostrando ítems 1-10 de 236
Bi-clustering de Dados Genéticos Binários Baseado em Modelos de Classificação Logística
(Universidade Federal de Pernambuco, 2014)
Modelos probabilísticos e não probabilísticos de classificação binária para pacientes com ou sem demência como auxílio na prática clínica em geriatria.
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2020-02-27)
Os objetivos deste trabalho foram apresentar modelos de classificação (Regressão Logística, Naive Bayes, Árvores de Classificação, Random Forest, k-Vizinhos mais próximos e Redes Neurais Artificiais) e a comparação destes ...
Abordagem bayesiana para modelos de regressão logística com erros e classificações repetidas
(Universidade Federal de Minas GeraisUFMG, 2010-05-11)
A necessidade de classificações repetidas no modelo de regressão logística com erros na variável resposta
(Universidade Federal de Minas GeraisBrasilICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICAPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUFMG, 2019-02-04)
Maximum likelihood estimators for the logistic regression model with misclassification in the response variable are extremely biased when error probabilities are ignored. If misclassification parameters are incorporated ...
Modelo de predição para dados desbalanceados utilizando informações de financiamentos de veículos
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarCâmpus São CarlosEstatística - Es, 2023-03-28)
For the statistics thesis project, a model adjustment is proposed for unbalanced data,
using vehicle financing information, with the response variable being dichotomous, divided
into defaulters and non-defaulters. ...
Comparativo de alguns modelos de machine learning utilizando dados de domínio público e a linguagem python
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-08-27)
There are many applications of machine learning models in various areas, and it is an area of research with continuous development. This work proposes a study of 5 classifier models with supervised learning. Using the ...
Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas
(2008-11-26)
The motivation of this work is to verify the efficiency of neural networks as a tool for classifying forecasts of companies’ return on equity, so that they can be used in order to provide support for the development of ...