Публикации по теме 'basketball'


Прогнозирование Зала славы НБА
Использование модели машинного обучения для прогнозирования того, какие недавние и нынешние игроки НБА попадут в Зал славы. ( Код и Данные ) Введение Высшим достижением, помимо победы в чемпионате, любого игрока НБА или любого спортивного игрока является включение в Зал славы. По мере развития карьеры игроков НБА большинство болельщиков, как правило, могут сказать, какие игроки будут в Зале славы, а какие нет. Мы, как болельщики, принимаем во внимание множество разных вещей,..
Прогнозирование мужского и женского мартовского турнира Madness на 2023 год с использованием XGBoost
В этой статье рассказывается о подходе к Kaggle 2023 March Machine Learning mania, соревнованию по науке о данных, призванному предсказать результаты матчей мужских и женских баскетбольных турниров колледжей. Введение Каждый год, когда наступает март, есть определенные вещи, к которым люди привыкли: запах ранних весенних цветов, сытная еда из солонины и Гиннеса на День Святого Патрика, а также Уоррен Баффет, предлагающий свое ежегодное предложение в 1 миллиард долларов для всех...
Прогнозирование MVP НБА 2023 года с помощью машинного обучения
Регулярный сезон НБА 2022–2023 годов завершен, игроки закончили записывать свою статистику регулярного сезона, и у нас есть вся информация, необходимая для прогнозирования награды самому ценному игроку НБА. В большинстве лет обычно есть выдающийся кандидат, чьи выступления были на голову выше остальных, что приводило к разочаровывающему объявлению, о котором все уже знали. Но 2022–2023 годы — это не большинство сезонов. В этом году финалистами стали Никола Йокич, Джоэл Эмбиид и..
Когда генетические алгоритмы встретили Янниса Адетокумбо
Категории H2H Фэнтези Баскетбол Оптимизация Часть моей серии статей о создании ботов для управления моими фантастическими командами Переместив внимание с плохого вида спорта на хороший, баскетбол стал испытательным полигоном для следующей итерации стратегии драфта. Как указывалось ранее, в спортивном драфте важно придерживаться последовательной стратегии. Мои прежние попытки определить категории увенчались успехом, но я думаю, что строгая стратегия игры на плоскодонке, возможно, не..
Техника локальных фаз движения повышает насыщенность и реалистичность анимации баскетбола
Исследователи из школы информатики Эдинбургского университета и компании Electronic Arts, занимающейся компьютерными играми, предложили новую структуру, которая позволяет обучаться быстрым и динамичным взаимодействиям персонажей. Обученная на неструктурированной базе данных захвата движений баскетбола, модель может анимировать множественные контакты между игроком и мячом, а также другими игроками и окружающей средой. Модульная и стабильная структура команды для анимации персонажей на..
Взлом НБА, максимальное увеличение составов DFS с помощью машинного обучения
Взлом НБА, максимальное увеличение составов DFS с помощью машинного обучения Это часть 1 из серии статей, которые я пишу об использовании математики, чтобы попытаться выиграть в ежедневном фэнтезийном баскетболе. Каждая часть этой серии будет рассказывать о своей стратегии, которую я использую, о том, как эта стратегия работает и почему я пробовал эту стратегию. Некоторые из причин, по которым я это делаю, заключаются в том, что мне нравится баскетбол, фэнтези-спорт, математика и азартные..
Искусственный баскетбольный тренер
Появление миниатюрных и недорогих носимых датчиков позволило нам собирать модели движений тела и биосигналы во время спортивных тренировок. Эти сигналы обрабатываются и преобразуются в полезную информацию о состоянии спортивной подготовки. Используя алгоритмы машинного обучения, эту информацию можно объединить со знаниями о тренировках по конкретным спортивным дисциплинам. Следовательно, использование носимых технологий и машинного обучения может привести к созданию искусственных..