Temat: prediction error - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Methods of Classification Error Decompositions and their Properties
Analiza własności metod dekompozycji błędu klasyfikacji
Autorzy:: Rozmus, Dorota
Tematy:: classification error
prediction error
error decomposition; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/906885.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The idea of error decomposition originates in regression where squared loss function is applied. More recently, several authors have proposed corresponding decompositions for classification problem, where 0-1 loss is used. The paper presents the analysis of some properties of recently developed decompositions for 0-1 loss.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wavelets and principal component analysis method for vibration monitoring of rotating machinery
Autorzy:: Bendjama, H.
Boucherit, M. S.
Tematy:: vibration
fault diagnosis
wavelet analysis
principal component analysis, squared
prediction error; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/949212.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Fault diagnosis is playing today a crucial role in industrial systems. To improve reliability, safety and efficiency advanced monitoring methods have become increasingly important for many systems. The vibration analysis method is essential in improving condition monitoring and fault diagnosis of rotating machinery. Effective utilization of vibration signals depends upon effectiveness of applied signal processing techniques. In this paper, fault diagnosis is performed using a combination between Wavelet Transform (WT) and Principal Component Analysis (PCA). The WT is employed to decompose the vibration signal of measurements data in different frequency bands. The obtained decomposition levels are used as the input to the PCA method for fault identification using, respectively, the Q-statistic, also called Squared Prediction Error (SPE) and the Q-contribution. Clearly, useful information about the fault can be contained in some levels of wavelet decomposition. For this purpose, the Q-contribution is used as an evaluation criterion to select the optimal level, which contains the maximum information.Associated to spectral analysis and envelope analysis, it allows clear visualization of fault frequencies. The objective of this method is to obtain the information contained in the measured data. The monitoring results using real sensor measurements from a pilot scale are presented and discussed.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Non-invasive stimulation reveals ventromedial prefrontal cortex function in reward prediction and reward processing
Autorzy:: Bölte, Jens
Rehbein, Maimu Alissa
Wyczesany, Mirosław
Roesmann, Kati
Wessing, Ida
Ziehfreund, Lena
Winker, Constantin
Reschke, Anna
Junghöfer, Markus
Thomas, Kroker
Opis:: Introduction: Studies suggest an involvement of the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) in reward prediction and processing, with reward-based learning relying on neural activity in response to unpredicted rewards or non-rewards (reward prediction error, RPE). Here, we investigated the causal role of the vmPFC in reward prediction, processing, and RPE signaling by transiently modulating vmPFC excitability using transcranial Direct Current Stimulation (tDCS). Methods: Participants received excitatory or inhibitory tDCS of the vmPFC before completing a gambling task, in which cues signaled varying reward probabilities and symbols provided feedback on monetary gain or loss. We collected selfreported and evaluative data on reward prediction and processing. In addition, cue-locked and feedback-locked neural activity via magnetoencephalography (MEG) and pupil diameter using eye-tracking were recorded. Results: Regarding reward prediction (cue-locked analysis), vmPFC excitation (versus inhibition) resulted in increased prefrontal activation preceding loss predictions, increased pupil dilations, and tentatively more optimistic reward predictions. Regarding reward processing (feedback-locked analysis), vmPFC excitation (versus inhibition) resulted in increased pleasantness, increased vmPFC activation, especially for unpredicted gains (i.e., gain RPEs), decreased perseveration in choice behavior after negative feedback, and increased pupil dilations. Discussion: Our results support the pivotal role of the vmPFC in reward prediction and processing. Furthermore, they suggest that transient vmPFC excitation via tDCS induces a positive bias into the reward system that leads to enhanced anticipation and appraisal of positive outcomes and improves reward-based learning, as indicated by greater behavioral flexibility after losses and unpredicted outcomes, which can be seen as an improved reaction to the received feedback.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Measuring the Quality of Multivariate Statistical Models
Wybrane metody pomiaru jakości modeli statystycznych
Autorzy:: Trzęsiok, Michał
Tematy:: jakość modelu
dopasowanie
błąd predykcji
model quality
goodness of fit
prediction error; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/656773.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Bardzo ważnym elementem procesu modelowania statystycznego jest etap oceny jakości zbudowanego modelu. W zależności od wykorzystanej metody istnieje wiele różnych podejść do pomiaru jakości modelu. Pomiar ten może skupiać się na dopasowaniu do danych empirycznych albo może przede wszystkim uwzględniać zdolności prognostyczne modelu. Mierniki mogą być absolutne albo względne. Zestaw mierników jakości modelu obejmuje liczną grupę propozycji, z których analityk musi wybrać najodpowiedniejszy do danej sytuacji. W artykule przedstawiono zestawienie mierników jakości modelu oraz sugestię używania innych mierników jakości na etapie wyboru wariantu modelu oraz na etapie oceny jakości modelu końcowego.
Assessing the quality of a statistical model is very important, since it is crucial for the utility of the modelling process’ outcome. There are many different ways of measuring statistical models’ quality. Some of the measures represent a “goodness of fit” approach, some are “prediction ability” orientated. Among them there are absolute and relative measures. It is a researcher’s decision, which model quality measure is the most adequate for the given task. In the paper we present an overview of statistical models’ quality measures and a suggestion of using different ones during the model type selection stage and the stage of assessing the quality of the final model.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Ocena możliwości ograniczenia liczby powtórzeń w badaniach trwałości zmęczeniowej
Analysis of the results of convergence in fatigue durability research
Autorzy:: Piekoszowski, W.
Ruta, R.
Trzos, M.
Tematy:: powierzchniowa trwałość zmęczeniowa
pitting
zbieżność wyników
błąd prognozy
fatigue durability
results convergence
prediction error; Pokaż więcej
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/190440.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W artykule przedstawiono wyniki badań ukierunkowanych na ocenę prognoz trwałości zmęczeniowej węzła tarcia. Analizie poddano wyniki badań pittingu. Zgodnie z procedurą badanie tego typu zużycia obejmuje wykonanie 24 biegów badawczych, co wymaga znacznego nakładu czasu oraz poniesienia znaczących kosztów związanych z eksperymentem. Głównym celem badań było oszacowanie możliwości skrócenia cyklu badawczego przy zachowaniu zadanego poziomu błędu. Badania eksperymentalne zrealizowano na zmodernizowanym stanowisku czterokulowym w Laboratorium Badań Tribologicznych ITeE – PIB. Przeprowadzono 37 serii eksperymentów badawczych, dla różnych skojarzeń materiałowych i środków smarowych. Jako kryterium oceny zbieżności wyników przyjęto błąd względny prognozy przy skróconym cyklu badawczym w odniesieniu do prognozy trwałości zmęczeniowej opracowanej na podstawie 24 biegów badawczych. Uzyskane wyniki potwierdziły zasadność podjętych badań wskazując przesłanki skrócenia cyklu badawczego oraz poszukiwania czynników mających wpływ na zbieżność prognoz.
The article presents the results of research carried out to estimate the convergence of friction contact fatigue durability predictions. The fatigue wear of the pitting type was analysed. According to the procedure, the research series encompass 24 research operations that are usually time-consuming and increase experiment costs. The major aim of the presented research was to estimate the possibilities of shortening the research procedure while the error of such approximation can be accepted. The experimental research was conducted on the modernized four-ball apparatus in the Tribological Research Laboratory of the Institute for Sustainable Technologies – NRI in Radom. The 37 research experiments were carried out for different materials and lubricants. As the criterion of research results, convergence the relative error of the shortened procedure fatigue prediction and 24 courses procedure prediction was established. The analysis of experimental results shows the premises to shorten the research procedure and arguments for research of factors that influence prediction convergence.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Analiza porównawcza wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora
Comparative Analysis of Selected Methods for Estimating the Prediction Error of Classifier
Autorzy:: Herman, Sergiusz
Tematy:: błąd predykcji
walidacja krzyżowa
prosta metoda podziału
wielokrotne repróbkowanie
upadłość przedsiębiorstw
klasyfikacja
prediction error
cross-validation
holdout method
bootstrapping
corporate bankruptcy
classification; Pokaż więcej
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1050557.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Klasyfikacją nazywamy algorytm postępowania, który przydziela badane obserwacje/obiekty, bazując na ich cechach do określonych populacji. W tym celu konstruowany jest odpowiedni model – klasyfikator. Miarą jego jakości jest przede wszystkim zdolność predykcyjna, mierzona m.in. za pomocą prawdziwego błędu predykcji. Wartość tego błędu, ze względu na brak odpowiednio dużej, niezależnej próby testowej, musi być często szacowana na podstawie dostępnej próby uczącej. Celem artykułu jest dokonanie przeglądu oraz empirycznej analizy porównawczej wybranych metod szacowania błędu predykcji klasyfikatora, skonstruowanego z wykorzystaniem liniowej analizy dyskryminacyjnej. Zbadano, czy wyniki analizy uzależnione są od wielkości próby oraz metody wyboru zmiennych do modelu. Badanie empiryczne zostało przeprowadzone na przykładzie problemu prognozowania upadłości spółek akcyjnych w Polsce.
Classification is an algorithm, which assigns studied companies, taking into consideration their attributes, to specific population. An essential part of it is classifier. Its measure of quality is especially predictability, measured by true error rate. The value of this error, due to lack of sufficiently large and independent test set, must be estimated on the basis of available learning set. The aim of this article is to make a review and compare selected methods for estimating the prediction error of classifier, constructed with linear discriminant analysis. It was examined if the results of the analysis depends on the sample size and the method of selecting variables for a model. Empirical research was made on example of problem of bankruptcy prediction of join-stock companies in Poland.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Funkcjonalna organizacja ciała migdałowatego podczas asocjacyjnego uczenia się u ludzi : praca doktorska
Autorzy:: Kolada-Nowak, Emilia
Współwytwórcy:: Szatkowska, Iwona (1961- ) : Supervisor
Szatkowska, Iwona (1961- ) : Promotor
Wydawca:: Instytut Biologii Doświadczalnej im. Marcelego Nenckiego PAN
Opis:: 110 stron : ilustracje ; 30 cm
Associative learning involves forming associations between a neutral stimulus and a reinforcer (as in classical conditioning) or between a behavior and the outcome it produces (as in instrumental conditioning). Modern theories suggest that associative learning arises from a prediction error (PE) defined as a discrepancy between expected and actual reinforcement. A positive PE occurs when the actual reinforcement exceeds expectations, strengthening the association, whereas a negative PE happens when the reinforcement is less than anticipated, weakening the association. These prediction errors can further be categorized as either appetitive, relating to rewards, or aversive, associated with punishments. The amygdala is critical for associative learning, particularly in signaling prediction errors. Research on animals indicates that different regions of the amygdala, like the centromedial amygdala (CMA) and basolateral amygdala (BLA), serve distinct functions in associative learning. However, the precise functional roles of these areas in humans remain largely unexplored. Therefore, this study aimed to investigate the specific contributions of the CMA and BLA in the left and right hemispheres of the human brain to the process of associative learning. The fMRI study included both classical learning (experiment I) and instrumental learning (experiment II) in the appetitive and aversive contexts. In both experiments compound reinforcers comprised a gustatory (sweet, salty or tasteless liquid) and a social component (a 3-second video of a person drinking a pleasant, unpleasant, or neutral beverage). In experiment I, the participants (N = 37, 20 females) were tasked with predicting the type of reinforcement based on the cue presented on the screen. In experiment II, the participants (N = 33, 16 females) were asked to independently choose one of two simultaneously presented cues. Their responses were used to compute prediction error values according to the Rescorla- Wagner learning model, and these prediction error values were then applied as a parametric modulator of the BOLD signal. The findings revealed that the CMA in the left hemisphere is involved in signaling negative prediction errors during both appetitive and aversive classical learning, as well as negative and positive prediction errors during appetitive instrumental learning. Furthermore, the CMA in the left hemisphere was that amygdala region whose activity correlated with personality traits, such as extraversion and neuroticism, and with BMI. In the right hemisphere, CMA activity was observed in relation to negative prediction errors during appetitive classical learning. Additionally, the BLA in the left hemisphere showed activity specifically linked to positive prediction errors during appetitive instrumental learning. The findings suggest that the CMA and BLA regions in the left and right hemispheres of the brain are engaged differently in associative learning tasks involving gustatory-social reinforcements. The CMA in the left hemisphere appears to play a pivotal and universal role, likely related to adjusting the association strength between cues and reinforcers or between actions and reinforcers when the value of the reinforcement shifts. In contrast, the roles of the right CMA and the left BLA are more specific, with the right CMA primarily involved in processing negative prediction errors during aversive classical learning, and the left BLA being responsible for encoding positive prediction errors during appetitive instrumental learning. These findings not only shed light on the functional organization of the amygdala in processing prediction errors in healthy individuals but also provide valuable insights into the neural mechanisms underlying conditions like obesity and eating disorders, which are characterized by impaired learning from prediction errors in contexts involving food and social cues.
Summaries in English
Bibliografia
110 pages : illustrations ; 30 cm
Bibliography
Streszczenie w języku angielskim.
Asocjacyjne uczenie się jest procesem polegającym na wytwarzaniu skojarzeń między bodźcem neutralnym a wzmocnieniem (uczenie się klasyczne) lub między zachowaniem a wzmocnieniem, będącym skutkiem tego zachowania (uczenie się instrumentalne). Zgodnie ze współczesnymi teoriami, asocjacyjne uczenie się jest następstwem błędu predykcji (ang. prediction error, PE) rozumianego jako różnica pomiędzy wzmocnieniem otrzymanym a oczekiwanym. PE może być pozytywny, jeśli wzmocnienie otrzymane jest większe niż oczekiwane lub negatywny, jeśli wzmocnienie otrzymane jest mniejsze niż oczekiwane. Pozytywny PE zwiększa siłę asocjacji, a negatywny ją zmniejsza. Dodatkowo, PE może mieć charakter apetytywny lub awersyjny. Ciało migdałowate odgrywa kluczową rolę w procesach asocjacyjnego uczenia się, w tym w sygnalizowaniu PE. Badania z udziałem zwierząt wykazały, że różne obszary ciała migdałowatego, takie jak kompleks środkowo-przyśrodkowy (ang. centromedial amygdala, CMA) i podstawno-boczny (ang. basolateral amygdala, BLA), mogą pełnić różne funkcje w asocjacyjnym uczeniu się. Jednak u ludzi funkcjonalna organizacja ciała migdałowatego w tym kontekście pozostaje słabo poznana. Z tego względu, celem niniejszej pracy było określenie roli kompleksów CMA i BLA w lewej i prawej półkuli mózgu podczas asocjacyjnego uczenia się u ludzi. W badaniach fMRI uwzględniono apetytywne i awersyjne uczenie się klasyczne (eksperyment I) oraz apetytywne i awersyjne uczenie się instrumentalne (eksperyment II). W obu eksperymentach zastosowano złożone wzmocnienia zawierające komponent smakowy (płyn słodki, słony i bez wyraźnego smaku) oraz społeczny (3-sekundowy film przedstawiający osobę pijącą napój smaczny, niesmaczny lub neutralny). W eksperymencie I zadaniem osób badanych (N=37, 20 kobiet) było przewidywanie rodzaju wzmocnienia na podstawie pojawiającej się na ekranie wskazówki. W eksperymencie II osoby badane (N=33, 16 kobiet) same musiały wybrać jedną z dwóch równocześnie pokazywanych wskazówek. Odpowiedzi osób badanych zostały wykorzystane do wyliczenia wielkości błędów predykcji zgodnie z zasadą uczenia się Rescorli-Wagnera, a te do parametrycznej modulacji sygnału BOLD. Wyniki wykazały, że aktywność kompleksu CMA w lewej półkuli mózgu jest związana z sygnalizowaniem negatywnego PE podczas uczenia się klasycznego (apetytywnego i awersyjnego) oraz negatywnego i pozytywnego PE podczas uczenia się instrumentalnego (tylko apetytywnego). Co więcej, kompleks CMA w lewej półkuli był też częścią ciała migdałowatego, której aktywność korelowała z cechami osobowości (nasileniem ekstrawersji i neurotyzmu) oraz wielkością wskaźnika BMI. Aktywność CMA w prawej półkuli obserwowano w przypadku sygnalizowania negatywnego PE podczas klasycznego, apetytywnego uczenia się, natomiast aktywność BLA w lewej półkuli stwierdzono w przypadku sygnalizowania pozytywnego PE podczas instrumentalnego, apetytywnego uczenia się. Wyniki wskazują na zróżnicowany udział części CMA i BLA w lewej i prawej półkuli mózgu w asocjacyjnym uczeniu się opartym na wzmocnieniach o charakterze pokarmowo- społecznym. Wydaje się, że kompleks CMA w lewej półkuli pełni uniwersalną i jednocześnie kluczową rolę, która prawdopodobnie polega na aktualizowaniu siły asocjacji między wskazówką i wzmocnieniem lub zachowaniem i wzmocnieniem wtedy, gdy zmienia się wartość wzmocnienia. Funkcje prawego kompleksu CMA i lewego kompleksu BLA są bardziej specyficzne i wiążą się, odpowiednio, z kodowaniem negatywnego PE podczas awersyjnego uczenia się klasycznego oraz kodowaniem pozytywnego PE podczas apetytywnego uczenia się instrumentalnego. Uzyskane wyniki nie tylko pozwoliły na określenie funkcjonalnej organizacji ciała migdałowatego podczas sygnalizowania błędów predykcji u zdrowych osób, ale też mogą się przyczynić do poznania mózgowych mechanizmów zaburzeń, takich jak otyłość czy zaburzenia odżywiania, które przejawiają się deficytami w uczeniu się na podstawie błędów predykcji w kontekście pokarmowo-społecznym
Dostawca treści:: RCIN - Repozytorium Cyfrowe Instytutów Naukowych

Książka

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Comprehensive analysis of navigational accidents using the MAART method: a novel examination of human error probability in maritime collisions and groundings
Autorzy:: Bowo, Ludfi Pratiwi
Gusti, Ayudhia Pangestu
Waskito, Dwitya Harit
Puriningsih, Feronika Sekar
Muhtadi, Ahmad
Furusho, Masao
Tematy:: comprehensive methods
grounding accident
Systematic Human Error Reduction and Prediction Approach
SHERPA
Human Error Probability
HEP
navigational accidents
collision
Technique for Human Error Rate Prediction
THERP
Maritime Accident Analysis and Reduction Techniques
MAART; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/59123199.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Navigational accidents are one of the most common types of maritime accidents, and they can result from various factors, including human error, adverse weather conditions, technical issues with the ship, or a combination of these factors. In this study, navigational accidents, including collision and grounding, that occurred in Germany were analysed using the MAART method. The novelty of this research lies in its detailed examination of the Human Error Probability (HEP) result, which has yet to be explored in previous studies. There are 47 collision cases and 15 grounding cases in the 13-year occurrence period. In total, 290 causal factors were found in the analysis. Furthermore, it is found that management, media, and machines are the main causal factors in navigational accidents in Germany. In collision accidents, management factors had the highest number of contributing factors, followed by media and machine factors. Contrary to grounding accidents, based on the results of the EPC, the machine factor had the highest number of contributing factors to accidents, followed by media and management. Finally, the human error probability values for collision accidents range from 0.06 to 1, averaging 0.54. In contrast, the HEP values for grounding accidents range from 0.0048 to 1, averaging 0.26.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Testing of the Prediction Unbiasedness on the Basis of Janus Quotient
O testowaniu nieobciążoności predykcji na podstawie współczynnika Janusowego
Autorzy:: Wywiał, Janusz
Tematy:: test statistic
prediction error
unbiasednees
Janus quotient
quadratic form of normally distributed vector
approximation of distribution function
residual variance
prediction variance
Test statystyczny
błąd predykcji
nieobciążoność
współczynnik Janusowy
forma
kwadratowa wektora o rozkładzie normalnym
aproksymacja funkcji dystrybuanty
wariancja resztowa
wariancja predykcji; Pokaż więcej
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1808297.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The problem of choosing the appropriate predictor is being considered. Generally, in this paper the analysis is focused on the problem of unbiasedness of the predictors. Several tests attempting to verify the unbiasedness of three predictors of the linear trend are proposed. They are based on some modifications of the well-known Janus quotient being a ratio of the variance of prediction errors and the residual variance. In general each of the considered test statistic can be represented as the ratio of two quadratic forms of normal vectors. These two quadratic forms can be dependent, so its distribution function has to be approximated. An example of testing hypothesis on unbiasedness is presented. The obtained results can be generalized in the case of prediction on the basis of regression models.
W pracy jest rozważany problem wyboru odpowiedniego predykatora. Przyjęto, że postulowanym kryterium tego wyboru jest jego nieobciążoność. W pracy są proponowane testy na nieobciążoność predykcji trzech predyktorów trendu liniowego. Punktem wyjścia konstrukcji sprawdzianów testów jest znany współczynnik Janusowy używany do oceny dokładności ciągów wyznaczanych prognoz, który jest ilorazem wariancji predykcji ex-post i wariancji resztowej. Z formalnego punktu widzenia każdy z rozważanych sprawdzianów testów jest ilorazem dwóch form kwadratowych wektora zmiennych o rozkładzie normalnym. Te formy kwadratowe mogą być zależne. Dlatego w celu wyznaczenia rozkładu prawdopodobieństwa sprawdzianu testu jest adaptowana jedna ze znanych metod pozwalających na przybliżone wyliczanie wartości jego dystrybuanty. Rozważania zilustrowano przykładem. Otrzymane w pracy wyniki można uogólnić na przypadek predykcji na podstawie modelu regresji.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Mathematical analysis of football rankings for national teams.
Matematyczna analiza rankingów reprezentacji piłkarskich
Autorzy:: Zajdel, Arkadiusz
Opis:: The aim of this work is to present the genesis of sports rankings, in particular football rankings, and to analyze the FIFA rankings presented over the years, along with a comparison with alternative, unofficial rankings. The ultimate task is to optimize the parameters of the current FIFA Ranking and then predict the upcoming 2022 World Cup in Qatar.
Celem tej pracy jest przedstawienie genezy rankingów sportowych, w szczególności rankingów piłkarskich oraz analiza rankingów FIFA prezentowanych na przestrzeni lat wraz z porównaniem z alternatywnymi, nieoficjalnymi rankingami. Ostatecznym zadaniem jest optymalizacja parametrów aktualnego rankingu FIFA, a następnie predykcja nadchodzących Mistrzostw Świata 2022 w Katarze.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "prediction error" wg kryterium: Temat