Публикации по теме 'baseball'


Представляем Statcast 2020: Hawk-Eye и Google Cloud
В день открытия 2020 года MLB представит свою обновленную платформу Statcast с оптическими датчиками слежения от Hawk-Eye Innovations и облачной инфраструктурой от Google Cloud . Система Hawk-Eye Statcast продемонстрировала значительное повышение точности при отслеживании высоты тона, удара и игрока, а ее возможности отслеживания позы открывают новые захватывающие возможности для анализа. Кроме того, MLB консолидирует свою инфраструктуру в облаке Google, чтобы использовать ведущие в..
Pitch Predict - Часть 1
Использование машинного обучения для прогнозирования следующего шага Это часть 1 из 3 в серии сообщений, посвященных работе из недавнего проекта Data Science в Lambda School. Проект github repo можно найти здесь . Чтобы получить некоторый опыт работы с Plotly Dash , я также создал приложение для панели инструментов здесь . Часть 2 этой серии можно найти здесь , а часть 3 - здесь . Вступление Общее описание проекта и наших целей Задача попасть в бейсбольный мяч на уровне..
Прогнозирование процента страйк-аутов среди питчеров MLB с использованием данных Statcast Pitch
Вычеркивание, пожалуй, самый захватывающий подвиг, который регулярно совершает питчер в бейсболе. Качели и промах. Идеальное обрамление. Всего три ошибки, и ты готов к иннингу. В этом есть что-то, что постоянно привлекает внимание фанатов, аналитиков и писателей. Казалось бы, непревзойденный рекорд Нолана Райана в 5714 аутов до сих пор считается показателем полного и абсолютного превосходства в подаче. Тем не менее, проблема с вычеркиванием заключается в том, что на него сильно..
Составление идеальной перспективы: использование науки о данных в черновых сценариях MLB
Это четвертая статья из серии, посвященной науке о данных и бейсболу. Вы можете найти части I , II и III по ссылкам ниже. Часть I: Расшифровка следующей подачи: использование данных для предсказания хода питчера в бейсболе Часть II: Победа с помощью данных: оптимизация игровой стратегии в бейсболе Часть III: Предотвращение травм на основе данных в бейсболе: максимальное увеличение производительности и продолжительности жизни игрока — — — — — Здравствуйте,..
Изучайте R с бейсбольными данными: лучшие игроки с низов в 2021 году (в жаркую погоду)
Пошаговый обзор моего первого опыта создания проекта на языке программирования R. В распоряжении аналитика много инструментов. Excel должен быть наиболее широко распространенным, и это то, с чем у меня больше всего опыта. Это быстро, эффективно и понятно почти всем аналитикам. С учетом сказанного я готов бросить вызов себе, чтобы изучить R с бейсбольными данными. Некоторые из моих самых ранних воспоминаний связаны с бейсболом. Я играю с 3 лет, моя бейсбольная карьера..
«Take Me Out to the Ball Game» — алгоритмический ремастеринг на Python
В этом руководстве мы рассмотрим, как алгоритмически переработать классический гимн бейсбола «Take Me Out to the Ball Game» с помощью Music Mastering API. Песня Take Me Out to the Ball Game , написанная в 1908 году Джеком Норвортом и Альбертом фон Тильцером , стала классикой…
Сколько побед нужно для выхода в плей-офф MLB?
Часть 1. Предыстория Я прочитал недавнюю статью Саяра Банерджи о статистической основе, лежащей в основе книги и фильма Moneyball, а также всего движения бейсбольной саберметрики (ссылка 1). Суть манибола (то есть бейсбольной саберметрики) состоит в том, чтобы определить способы выиграть игры Высшей лиги бейсбола (MLB) и попасть в плей-офф с ограниченным бюджетом. И как выбирать недооцененных игроков исходя из потребностей команды. В статье г-на Банерджи дается некоторая предыстория..