Публикации по теме 'march-madness'


Эксперименты, чтобы получить информацию от BoxNet, сверточной нейронной сети для March Madness
Ранее я писал об использовании Генетических алгоритмов с мультиклассовой классификационной нейронной сетью MadNet , чтобы получить представление о том, какие команды хорошо работают в Мартовском безумии . Теперь давайте проделаем то же самое с BoxNet, сверточной нейронной сетью , которую я применил к средним счетам коробки , показывающим среднее количество очков за игру, подборов за игру, перехватов за игру, блоков за игру и потерь за игру для каждого игрока на команда. По сути, мой..

Вилланова выиграет турнир March Madness 2016 в соответствии с моей моделью машинного обучения
Kaggle проводит грандиозный конкурс, в котором людей просят присылать прогнозы на турнир NCAA March Madness 2016. Лучшая часть: они предоставляют множество игровых данных, датируемых 1985 годом (спасибо, Кен Мэсси!), Которые вы можете использовать для построения своей модели. Мой метод определения победителя прост : Проходя каждую игру регулярного сезона, начиная с 1985 года, мы ... Добавьте приведенную ниже строку функции в наш массив X и информацию о выигрыше или проигрыше в..

Мартовское безумие 2019: лучшая статистическая модель
После долгого изнурительного путешествия команда Virginia Cavaliers одержала победу в мужском баскетбольном турнире NCAA 2019 года. Это не было большим сюрпризом - у кавалеров были вторые лучшие шансы на то, чтобы вырубить сети в Миннеаполисе. Однако события, которые привели к этому моменту, были шокирующими. Например, Оберн Тигры впервые в истории команды вышли в Финал четырех после того, как расстроили North Carolina Tar Heels и Kentucky Wildcats. Кто мог это предвидеть? Ну…..

Уроки, извлеченные из вождения (март) безумный 🏀 📈 🐍
TL; DR: Kaggle - это весело, примите байесовское мышление, используйте докер, код на GitHub В этом посте я хотел бы поделиться основными уроками, которые я извлек из участия в Конкурсе мартовского безумия на Kaggle этого года: Google Cloud и NCAA® объединились, чтобы представить вам версию конкурса машинного обучения Kaggle в этом году. Еще один год, еще один шанс предвидеть неприятности, оценить вероятности и проверить свои навыки брекетологии в таблице лидеров. Kagglers..

Предсказание мартовского безумия с помощью логистической регрессии
Каждый год после того, как в Отборочное воскресенье объявляются составы турниров, миллионы людей заполняют квадратные скобки и пытаются предсказать следующую историю Золушки. У каждого своя стратегия; будь то выбор любимого игрока или лучшего талисмана, но ниже мы рассмотрим, как использовать данные, чтобы найти выгоду на рынке спортивных ставок. Никто не может предсказать, что произойдет в марте, но анализ данных может помочь нам определить некоторые команды, которым не хватает любви. В..