Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This brief highlights the association of different performance variables that influences archery performance and the employment of different machine learning algorithms in the identification of potential archers. The sport of archery is often associated with a myriad of performance indicators namely bio-physiological, psychological, anthropometric as well as physical fitness. Traditionally, the determination of potential archers is carried out by means of conventional statistical techniques. Nonetheless, such methods often fall short in associating non-linear relationships between the variables. This book explores the notion of machine learning that is capable of mitigating the aforesaid issue. This book is valuable for coaches and managers in identifying potential archers during talent identification programs.