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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Federal University of Dourados Region | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Universidade do Porto | - |
Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo | - |
Autor(es): dc.creator | Amorim, Willian Paraguassu | - |
Autor(es): dc.creator | Falcão, Alexandre Xavier | - |
Autor(es): dc.creator | Tavares, João Manuel R.S. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:54:55Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:54:55Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-05-01 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015-12-15 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1142/9789814656535_0006 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/233744 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/233744 | - |
Descrição: dc.description | Although one can find several pattern recognition techniques out there, there is still room for improvements and new approaches. In this book chapter, we revisited the Optimum-Path Forest (OPF) classifier, which has been evaluated over the last years in a number of applications that consider supervised, semi-supervised and unsupervised learning problems. We also presented a brief compilation of a number of previous works that employed OPF in different research fields, that range from remote sensing image classification to medical data analysis. | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University | - |
Descrição: dc.description | Federal University of Dourados Region | - |
Descrição: dc.description | Institute of Computing University of Campinas | - |
Descrição: dc.description | Instituto de Ciência e Inovação em Engenharia Mecânica e Engenharia Industrial Departamento e Engenharia Mecânica Faculdade de Engenharia Universidade do Porto | - |
Descrição: dc.description | Department of Computing São Paulo State University | - |
Formato: dc.format | 109-123 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Handbook Of Pattern Recognition And Computer Vision (5th Edition) | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Título: dc.title | Recent advances on optimum-path forest for data classification: Supervised, semi-supervised, and unsupervised learning | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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