1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorJulia, Etienne da Silva-
dc.date.accessioned2019-09-18T16:56:59Z-
dc.date.available2019-09-18T16:56:59Z-
dc.date.issued2018-07-12-
dc.identifier.citationJULIA, Etienne da Silva. Um estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dados. 2018. 72 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27001-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectClassificaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmopt_BR
dc.subjectFluxo contínuo de dadospt_BR
dc.subjectComparaçãopt_BR
dc.titleUm estudo comparativo entre algoritmos de classificação para fluxos contínuos de dadospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Paiva, Elaine Ribeiro de Faria-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4127008H7pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4792077U2pt_BR
dc.contributor.referee2Sanches Miani, Rodrigo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4299824Z3pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA proposta desse projeto de pesquisa é a realização de um estudo analítico e comparativo entre alguns algoritmos de classificação que já existem em fluxos contínuos de dados (do inglês “data streams”), com o objetivo de julgar e determinar as vantagens e desvantagens de cada um deles para bases de dados reais e artificiais. A comparação foi realizado por meio da ferramenta MOA (Massive Online Analysis), que é, atualmente, o software open source mais utilizado para mineração de fluxos contínuos de dados. Os resultados dos experimentos indicaram que a incorporação de medidas para tratar as especificidades associadas à tarefa de classificação em Fluxos Contínuos de Dados melhora significativamente o desempenho de um classificador, tal como corroborado pelos resultados obtidos pelo algoritmo Very Fast Decision Tree.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration72pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
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