Публикации по теме 'basketball'


Используя A.I. Взломать свой фэнтезийный состав
В моем последнем блоге я показал вам, как очищать данные НБА за сезоны. В этом руководстве я покажу вам, как использовать эти данные в вашей собственной модели машинного обучения. В этом руководстве я буду реализовывать три типа моделей: (1) линейная регрессия, (2) искусственная нейронная сеть (ИНС) и (3) многомерная рекуррентная нейронная сеть (LSTM-RNN). Прежде чем мы перейдем к кодированию каждой модели, я кратко рассмотрю преимущества и недостатки каждой и то, как они могут..
20-летний студент …пытается заработать немного денег
20-летний студент…пытается заработать немного денег
БаллиNN
Прогнозирование финалов НБА и другой статистики матчей с использованием машинного обучения Задний план Стандартный набор баскетбольной статистики на уровне игры включает в себя, помимо прочего, очки, подборы, блоки и т. д. Хотя эти статистические данные передают ценную информацию об эффективности команды в игре, часто рассчитываются более сложные статистические данные, такие как атакующая эффективность команды, которая определяется как общее количество набранных очков, нормализованное по..
За пределами корта: как обучение кодированию может помочь баскетболисту
Баскетбол всегда был игрой скорости, ловкости и точности. Однако с появлением технологий спорт все больше зависит от данных, и игрокам необходимо адаптироваться, чтобы оставаться впереди конкурентов. В этом контексте обучение программированию может показаться необычным навыком для баскетболистов, но оно может дать уникальные преимущества тем, кто хочет улучшить свою игру. Одним из основных преимуществ обучения кодированию для баскетболистов является улучшение навыков решения проблем...
Скаутинг NBA: механизмы рекомендаций с K ближайших соседей (KNN)
Введение По мере того как НБА исполняется 74 года, лига, несомненно, трансформировалась со временем. Революция в спортивной аналитике началась в значительной степени с бейсбольной Oakland Athletics, организацией, ответственной за привнесение мышления, основанного на данных, в борющуюся малобюджетную команду. Предпосылка заключалась в том, чтобы отойти от традиционных институтов разведки в сторону более надежных доказательств, отдавая приоритет таким вещам, как процентное соотношение..
Наука о данных: наука о перемещении точек в баскетболе и ценности ударов
Представляя игроков в виде точек и отслеживая их движения, методы науки о данных теперь могут изучать поведение игроков и предоставлять тренерам / руководителям команд представление об улучшении планирования игры и о том, какие игры следует выполнять на протяжении всего отрезка для достижения максимального успеха. Статистика всегда использовалась в спорте, но насколько точно базовая статистика измеряет поведение игроков? Являются ли они точным показателем того, что чувствуют тренеры и..
Какая у тебя личность в баскетболе?
Использование машинного обучения для переопределения позиций в НБА С течением времени баскетбол продолжает развиваться. Трудно представить, но игра началась без дриблинга , а трехочковый бросок - это современное изобретение, о введении которого многие люди, живущие сегодня, могут вспомнить. Помимо формальных изменений правил, неформальные тенденции влияют на состав команд, какие навыки ценятся и как игроки играют в игру. В сегодняшнюю эпоху разрастания очевидно, что традиционные..