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A theoretical and experimental analysis of linear combiners for multiple classifier systems
A theoretical and experimental analysis of linear combiners for multiple classifier systems
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A theoretical and experimental analysis of linear combiners for multiple classifier systems

Fumera, G. ; Roli, F.

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2005-06, Vol.27 (6), p.942-956 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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Citações Citado por
2
Classifier Ensembles for Changing Environments
Classifier Ensembles for Changing Environments
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Classifier Ensembles for Changing Environments

Kuncheva, Ludmila I.

Lecture notes in computer science, 2004, p.1-15 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Citações Citado por
3
Ensemble Methods in Machine Learning
Ensemble Methods in Machine Learning
Material Type:
Capítulo de Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Ensemble Methods in Machine Learning

Dietterich, Thomas G.

Lecture notes in computer science, 2000, Vol.1857, p.1-15 [Periódico revisado por pares]

Germany: Springer Berlin / Heidelberg

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Citações Citado por
4
Application of Breiman’s Random Forest to Modeling Structure-Activity Relationships of Pharmaceutical Molecules
Application of Breiman’s Random Forest to Modeling Structure-Activity Relationships of Pharmaceutical Molecules
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Application of Breiman’s Random Forest to Modeling Structure-Activity Relationships of Pharmaceutical Molecules

Svetnik, Vladimir ; Liaw, Andy ; Tong, Christopher ; Wang, Ting

Lecture notes in computer science, 2004, p.334-343 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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5
Multi-category Classification by Soft-Max Combination of Binary Classifiers
Multi-category Classification by Soft-Max Combination of Binary Classifiers
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Multi-category Classification by Soft-Max Combination of Binary Classifiers

Duan, Kaibo ; Keerthi, S. Sathiya ; Chu, Wei ; Shevade, Shirish Krishnaj ; Poo, Aun Neow

Lecture notes in computer science, 2003, p.125-134 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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Citações Citado por
6
A Theoretical Analysis of Bagging as a Linear Combination of Classifiers
A Theoretical Analysis of Bagging as a Linear Combination of Classifiers
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A Theoretical Analysis of Bagging as a Linear Combination of Classifiers

Fumera, Giorgio ; Roli, Fabio ; Serrau, Alessandra

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2008-07, Vol.30 (7), p.1293-1299 [Periódico revisado por pares]

Los Alamitos, CA: IEEE

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7
Multiclassifier Systems: Back to the Future
Multiclassifier Systems: Back to the Future
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Multiclassifier Systems: Back to the Future

Ghosh, Joydeep

Lecture notes in computer science, 2002, p.1-15 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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8
Experiments on Ensembles with Missing and Noisy Data
Experiments on Ensembles with Missing and Noisy Data
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Experiments on Ensembles with Missing and Noisy Data

Melville, Prem ; Shah, Nishit ; Mihalkova, Lilyana ; Mooney, Raymond J.

Lecture notes in computer science, 2004, p.293-302 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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9
A New Ensemble Diversity Measure Applied to Thinning Ensembles
A New Ensemble Diversity Measure Applied to Thinning Ensembles
Material Type:
Ata de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

A New Ensemble Diversity Measure Applied to Thinning Ensembles

Banfield, Robert E. ; Hall, Lawrence O. ; Bowyer, Kevin W. ; Kegelmeyer, W. Philip

Lecture notes in computer science, 2003, p.306-316 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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10
Ensemble Methods for Noise Elimination in Classification Problems
Ensemble Methods for Noise Elimination in Classification Problems
Material Type:
Capítulo de Livro 		Adicionar ao Meu Espaço

Ensemble Methods for Noise Elimination in Classification Problems

Verbaeten, Sofie ; Van Assche, Anneleen

Lecture notes in computer science, 2003, p.317-325 [Periódico revisado por pares]

Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg

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