ESS - RADT - Livro, parte de livro ou capítulo de livro
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Percorrer ESS - RADT - Livro, parte de livro ou capítulo de livro por autor "Khouri, Leila"
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- Semi-supervised Self-training Approaches in Small and Unbalanced Datasets: Application to Xerostomia Radiation Side-EffectPublication . Soares, Inês; Dias, Joana; Rocha, Humberto; Khouri, Leila; Lopes, Maria do Carmo; Costa Ferreira, BrigidaSupervised learning algorithms have been widely used as predictors and applied in a myriad of studies. The accuracy of the classification algorithms is strongly dependent on the existence of large and balanced training sets. The existence of a reduced number of labeled data can deeply affect the use of supervised approaches. In these cases, semi-supervised learning algorithms can be a way to circumvent the problem.