wyszukanych pozycji: 4
![]() |
Predicting the Admission Decision of Models
ISBN: 9783659903465 / Angielski / Miękka / 2016 / 140 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych (Bez gwarancji dostawy przed świętami) |
cena:
250,62 |
![]() |
Development of New Models for Network Traffic Forecasting
ISBN: 9783330022492 / Angielski / Miękka / 2016 / 112 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych (Bez gwarancji dostawy przed świętami) |
cena:
223,72 |
![]() |
Algorithms for Prediction of Upper Body Power of Cross-Country Skiers : Prediction of Upper Body Power of Cross-Country Skiers Using Machine Learning Methods Combined With Feature Selection
ISBN: 9783330020290 / Angielski / Miękka / 2016 / 100 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych (Bez gwarancji dostawy przed świętami) |
cena:
223,72 |
![]() |
Developing VO2max Prediction Models Using Machine Learning Methods
ISBN: 9783659806148 / Angielski / Miękka / 2015 / 184 str. Termin realizacji zamówienia: ok. 10-14 dni roboczych (Bez gwarancji dostawy przed świętami) The purpose of this work is to develop VO2max prediction models by using non-exercise, submaximal and hybrid variables by using Support Vector Machines (SVM), Multi-layer Feed-forward Artificial Neural Networks (MFANN) and Multiple Linear Regression (MLR) on different data sets. Using 10-fold cross validation on four different data sets, the performance of prediction models has been evaluated by calculating their multiple correlation coefficients (Rs) and standard error of estimates (SEEs). The results show that SVM-based VO2max prediction models perform better (i.e. yield lower SEEs and...
The purpose of this work is to develop VO2max prediction models by using non-exercise, submaximal and hybrid variables by using Support Vector Machine...
|
cena:
322,36 |