Testing Significance in Bayesian Classifiers. - Marcelo de S. Lauretto; Julio Michael Stern (LAPTEC, 2005)

Proposta e Análise de Desempenho de Dois Métodos de Seleção de Características para Random Forests. - Denise Gasques Bastos; Patricia Santos Nascimento; Marcelo de S. Lauretto (SBSI, 2013)

Estudo comparativo entre algoritmos de árvores de classificação e máquinas de vetores suporte baseados em ensembles de classificadores. - Melina Brilhadori; Marcelo de S. Lauretto (SBSI, 2013)

Proposta de um Algoritmo para Indução de Árvores de Classificação para Dados Desbalanceados. - Cláudio Frizzarini; Marcelo de S. Lauretto (SBSI, 2013)

Avaliação de uma Abordagem de Aprendizado Supervisionado para Operações no Mercado de Ações. - Bárbara B. C. Silva; Marcelo de S. Lauretto; Pablo M. Andrade; Luciana Araújo (SBSI, 2013)

Evaluation of a Supervised Learning Approach for Stock Market Operations - Marcelo de S. Lauretto; Bárbara B. C. Silva; Pablo M. Andrade (CoRR, 2013)

Análise Empírica de Desempenho de Quatro Métodos de Seleção de Características para Random Forests. - Denise Gasques Bastos; Patricia Santos Nascimento; Marcelo de Souza Lauretto (Braz. J. Inf. Syst., 2014)

CBIR Based Testing Oracles: An Experimental Evaluation of Similarity Functions. - Fátima L. S. Nunes; Márcio Eduardo Delamaro; Vagner Mendonça Gonçalves; Marcelo de Souza Lauretto (Int. J. Softw. Eng. Knowl. Eng., 2015)

Estratégia de Análise Quantitativa para Revisão de Pré-requisitos em uma Matriz Curricular do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informação. - Luciano Antônio Digiampietri; Marcelo de Souza Lauretto; Fábio Nakano (Braz. J. Inf. Syst., 2016)

Revisão Sistemática da Literatura sobre ranking de Relacionamentos na Web Semântica. - Paulo Santos; Karina Valdivia Delgado; Marcelo de S. Lauretto; Márcio Moretto Ribeiro (SBSI, 2017)

Otimizacao e Processos Estocasticos Aplicados a Economia e Financas. - Julio Michael Stern; Carlos Alberto De Bragança Pereira; Celma de Oliveira Ribeiro; Cibele Dunder; Fábio Nakano; Marcelo de S. Lauretto (CoRR, 2020)

Anomaly Detection in Brazilian Federal Government Purchase Cards Through Unsupervised Learning Techniques. - Breno Nunes; Tiago Colliri; Marcelo de S. Lauretto; Weiguang Liu; Liang Zhao 001 (BRACIS (2), 2021)

A framework for evaluating depth perception in stereoscopic virtual environments. - Sahra K. G. Silva; Cléber Gimenez Corrêa; Marcelo de S. Lauretto; Fátima L. S. Nunes (SVR, 2022)

Haphazard Intentional Sampling in Survey and Allocation Studies on COVID-19 Prevalence and Vaccine Efficacy. - Miguel G. R. Miguel; Rafael P. Waissman; Marcelo de S. Lauretto; Julio Michael Stern (Entropy, 2022)

BASWE: Balanced Accuracy-Based Sliding Window Ensemble for Classification in Imbalanced Data Streams with Concept Drift. - Douglas Amorim de Oliveira; Karina Valdivia Delgado; Marcelo de Souza Lauretto (BRACIS (1), 2024)

Assessing Depth Perception in Virtual Environments: A Comprehensive Framework. - Sahra K. G. Silva; Cléber Gimenez Corrêa; Silvio Ricardo Rodrigues Sanches; Marcelo de S. Lauretto; Fátima L. S. Nunes (J. Interact. Syst., 2024)

Understanding the use of spectrum-based fault localization. - Higor Amario de Souza; Marcelo de Souza Lauretto; Fabio Kon; Marcos Lordello Chaim (J. Softw. Evol. Process., 2024)

Imbalance-Robust Multi-Label Self-Adjusting kNN. - Victor Gomes De Oliveira Martins Nicola; Karina Valdivia Delgado; Marcelo de Souza Lauretto (ACM Trans. Knowl. Discov. Data, 2024)