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dc.creatorSantos, Barbara Cristina dos
dc.creatorAlmeida, Thissiany Beatriz
dc.date.accessioned2020-11-19T18:23:05Z-
dc.date.available2020-11-19T18:23:05Z-
dc.date.issued2014-05-26
dc.identifier.citationSANTOS, Barbara Cristina; ALMEIDA, Thissiany Beatriz. Previsão da quantidade de classes em classificação hierárquica multirrótulo. 2014. 75 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15928-
dc.description.abstractMany Machine’s Learning classification problems are described in the literature associanting the classification of data with a belonging class to an finite set of classes, all at a same level. However, many classification problems are of hierarchical nature, in which classes may be subclasses or superclasses of other classes. In many hierarchical problems, one or more examples may be associated to more than one class simultaneously. Those problems are known as multi-label hierarchical classification problems. In this paper, the ML-kNN techniques used to address the prediction of multi-label problems, aiming to determine the number of classes that may be assigned to an example.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectHierarquias - Classificaçãopt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectHierarchies - Classificationpt_BR
dc.subjectForecastingpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.titlePrevisão da quantidade de classes em classificação hierárquica multirrótulopt_BR
dc.title.alternativeForecast of classes numbers in a hierarchical multi-label classification
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoMuitos dos problemas de classificação descritos na literatura de Aprendizagem de Máquina dizem respeito à classificação de dados em que cada exemplo é associado a uma classe pertencente a um conjunto finito de classes, todas em um mesmo nível. No entanto, vários problemas de classificação, são de natureza hierárquica, em que classes podem ser subclasses ou superclasses de outras classes. Em muitos problemas hierárquicos, um ou mais exemplos podem ser associados a mais de uma classe simultaneamente. Esses problemas são conhecidos como problemas de classificação hierárquica multirrótulo. Nesse trabalho, foi utilizada a técnica ML-kNN para a predição de problemas multirrótulos, visando determinar o número de classes que podem ser atribuídas a um exemplo.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Borges, Helyane Bronoski
dc.contributor.referee1Borges, Helyane Bronoski
dc.contributor.referee2Ranthum, Geraldo
dc.contributor.referee3Almeida, Simone de
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Informáticapt_BR
dc.publisher.programCiência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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