Публикации по теме 'basketball'


Улучшение результатов Леброна Джеймса с помощью алгоритмов машинного обучения в баскетболе
Леброн Джеймс считается одним из величайших баскетболистов всех времен, на его счету множество наград и достижений. Но даже игрок уровня Леброна может извлечь выгоду из использования алгоритмов машинного обучения, чтобы улучшить свои результаты на корте. Алгоритмы машинного обучения — это тип искусственного интеллекта, который может анализировать огромные объемы данных и извлекать из них закономерности. Эта технология все чаще используется в спорте, чтобы помочь спортсменам и тренерам..
Награда самому ценному игроку НБА (MVP).
Более пристальный взгляд на кандидатов на MVP за последние 20 лет и наше мнение о том, кто станет MVP НБА 2020 Введение Вопрос. Как определить, кто является самым ценным игроком (MVP) в НБА? Является ли MVP НБА самым выдающимся игроком? Или это лучший игрок в лучшей команде? Возможно, критерии MVP меняются год от года? Сегодня мы проанализируем статистику регулярных сезонов НБА за последние 20 лет, чтобы выяснить, что делает MVP. Затем посмотрите, у кого из MVP был лучший..
Итерация по жизни
30…31…32… ЛЯЗН! Тридцать два штрафных броска подряд. Новый личный рекорд! Возможно, кого-то это не впечатляет, но для меня это много значит. Почему? Несмотря на мой рост 6 футов 4 дюйма и сильную любовь к игре, я не родился одаренным баскетболистом. Меня никогда не выбирали первым, а иногда и вовсе. Я был слишком медленным, чтобы быть защитником, но мне не хватало сил, чтобы наказывать защитников в стойке. У меня был сломанный бросок в прыжке и полное отсутствие обзора корта...
Moneyball в Ruby — попытка (очень) голой модели, основанной на статистике.
Меня всегда интересовали прогнозное моделирование и статистика. Прежде чем заняться программированием, я изучал финансы, поэтому познакомился со многими статистическими концепциями, но в основном через призму портфельной теории. Однако для большинства людей (включая меня) статистика и ее важность гораздо лучше усваиваются в мире спорта. Баскетбол, в частности, все еще находится в середине аналитической революции, и контент по расширенной статистике доступен как никогда раньше...
Прогнозирование позиций игроков НБА с помощью машинного обучения
Баскетболисты традиционно играли в рамках своей роли. Традиционные роли, связанные с пятью позициями — разыгрывающий, атакующий защитник, легкий форвард, мощный форвард, центровой — сыграли решающую роль в определении истинной позиции игрока. В прошлом также было довольно легко взглянуть на статистику игрока и определить, на какой позиции он играет. Двузначное количество подборов, большое количество блок-шотов, очень высокий процент попаданий с игры и низкий процент штрафных бросков —..
Использование статистики и машинного обучения для определения стилей игроков
Я всегда интересовался баскетболом и однажды подумал о том, как мне применить в спорте то, что я изучил на занятиях по статистике. Наблюдая за более неизвестными игроками, такими как TJ Leaf и Jeremy Lamb, было сложнее сказать, что за игроки, чем возможность определить, что Стеф Карри был стрелком с 3 очками, а Крис Пол и Раджон Рондо были плеймейкерами. Я решил проверить, смогу ли я создать модель, которая определяет, можно ли отнести игрока к категории стрелка с 3 очками, игрока в..
Из самых неожиданных мест  — происхождение Techniq Basketball и запуск
ИСТОРИЯ ПРОИСХОЖДЕНИЯ Когда я впервые начал исследовать в середине прошлого года, ни одна из моих идей не была хоть немного связана со спортом. Почти каждый день я хожу в школы поблизости, чтобы пострелять в обруч — в качестве забавной тренировки и приятного времяпрепровождения. Но мне никогда не приходило в голову, что там может быть возможность, пока я не столкнулся с проблемой. Даже обычные стрелки хотят совершенствоваться, хотят чувствовать, что они прогрессируют, поэтому я и..