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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | University of Wolverhampton | - |
| Autor(es): dc.creator | Jodas, Danilo Samuel | - |
| Autor(es): dc.creator | Passos, Leandro Aparecido | - |
| Autor(es): dc.creator | Adeel, Ahsan | - |
| Autor(es): dc.creator | Papa, João Paulo | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T22:09:22Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T22:09:22Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.simpa.2022.100459 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/249534 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249534 | - |
| Descrição: dc.description | This paper presents an open-source implementation of PL-kNN, a parameterless version of the k-Nearest Neighbors algorithm. The proposed model, developed in Python 3.6, was designed to avoid the choice of the k parameter required by the standard k-Nearest Neighbors technique. Essentially, the model computes the number of nearest neighbors of a target sample using the data distribution of the training set. The source code provides functions resembling the Scikit-learn methods for fitting the model and predicting the classes of the new samples. The source code is available in the GitHub repository with instructions for installation and examples for usage. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
| Descrição: dc.description | Petrobras | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
| Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council | - |
| Descrição: dc.description | São Paulo State University, SP | - |
| Descrição: dc.description | School of Engineering and Informatics University of Wolverhampton | - |
| Descrição: dc.description | São Paulo State University, SP | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2013/07375-0 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2014/12236-1 | - |
| Descrição: dc.description | Petrobras: #2017/00285-6 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2017/02286-0 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2018/21934-5 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2019/07665-4 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2019/18287-0 | - |
| Descrição: dc.description | CNPq: #307066/2017-7 | - |
| Descrição: dc.description | CNPq: #427968/2018-6 | - |
| Descrição: dc.description | Engineering and Physical Sciences Research Council: EP/T021063/1 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | Software Impacts | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Classification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Clustering | - |
| Palavras-chave: dc.subject | k-Nearest Neighbors | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Python | - |
| Título: dc.title | PL-kNN: A Python-based implementation of a parameterless k-Nearest Neighbors classifier [Formula presented] | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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