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Análise no desempenho de algoritmos de aprendizagem supervisionada na classificação da marcha em parkinsonianos

Hugo A. SouzaMarcelo Costa OliveiraLeonardo Melo de Medeiros

A análise da marcha tornou-se um mecanismo quantitativo atrativo e não invasivo que pode auxiliar na detecção e monitoramento de portadores da Doença de Parkinson. A extração de características é uma tarefa de suma importância para a qualidade dos dados a serem empregados pelos algoritmos de Aprendizagem de Máquina, visando como principal objetivo a redução na dimensionalidade dos dados em um processo de classificação. Este trabalho avalia o desempenho de algoritmos de aprendizagem supervisionada na classificação das características da marcha humana em portadores de DP.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wim/2017/009.pdf

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