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Mostrando ítems 21-30 de 149
Enhancing solar flare forecasting: a multi-class and multi-label classification approach to handle imbalanced time series
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCCâmpus São Carlos, 2019-06-21)
Solar flares are huge releases of energy from the Sun. They are categorized in five levels
according to their potential damage to Earth (A, B, C, M, and X) and may produce strong
impacts to communication systems, threatening ...
Uma abordagem baseada em classificadores de larga margem para geração de dados artificiais em bases desbalanceadas
(Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)BrasilICE – Instituto de Ciências ExatasPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoUFJF, 2017)
Ensembles de classificadores para bases de dados desbalanceadas: uma abordagem baseada em amostragem evolucionária
(Sociedade Brasileira de Computação - SBCUniversidade Federal de Minas Gerais - UFMGUniversidade Federal de São Carlos - UFSCarUniversidade Federal Fluminense - UFFUniversidade Federal de Uberlândia - UFUIBM ResearchUniversidade de São Paulo - USPSão Carlos, 2014-10)
Em muitos problemas práticos de classificação, o conjunto de dados a ser utilizado para a indução do classificador é significativamente desbalanceado. Isso ocorre quando a quantidade de exemplos de determinada classe é ...
Emprego do modelo superparametrizado em experimento fatorial desbalanceado com dois e três fatores
(Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências Exatas, 2017)
Predição de default de empresas: técnicas de machine learning em dados desbalanceados
(2020-11-11)
Given the importance of credit risk management for the banking sector, probability of default models have become fundamental. In this context, with the advances in the volume of information from customers and the computational ...
BoostedEnML: Efficient Technique for Detecting Cyberattacks in IoT Systems Using Boosted Ensemble Machine Learning
(Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2023)
Estimação de parâmetros genéticos e predição de valor genético aditivo de trigo utilizando modelos mistos
(Pesquisa Agropecuária Brasileira, 2019)
PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E TÉCNICAS DE BALANCEAMENTO NA MODELAGEM DE DADOS AGRÍCOLAS: ESTUDO DA DOENÇA MOFO BRANCO
(UNIVERSIDADE ESTADUAL DE PONTA GROSSABRComputação para Tecnologias em AgriculturaPrograma de Pós Graduação Computação AplicadaUEPG, 2017)
Método generalizado de análise de dialelos desbalanceados.
(Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 35, n. 10, p. 1999-2005, out. 2000., 2013)