Использование методов машинного обучения и логистической регрессии для прогнозирования победителей NBA MVP с расширенной статистикой Подобно проекту машинного обучения и анализа логистической регрессии, который я опубликовал вчера, я создал другую модель, которая очень похожа с одним ключевым отличием: модель регрессии реализует расширенную статистику (PER, WS per 48, BPM, VORP) вместо базовой статистики. Это вообще не учитывало базовую статистику,..

В последние годы в области спортивной аналитики произошли значительные изменения благодаря интеграции методов искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Эти технологии произвели революцию в анализе результативности в различных видах спорта, включая баскетбол. Обрабатывая огромные объемы данных, алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения могут извлекать ценную информацию, позволяя командам, тренерам и игрокам принимать решения на основе данных и повышать свою..

Как наука о данных и искусственный интеллект предоставляют командам стратегическое преимущество в игре. Автор: Джон Кэмерон TL;DR Data Science нашла свое применение в профессиональном спорте и помогла таким командам, как Houston Rockets, оптимизировать свои игровые стратегии для достижения максимального выигрышного потенциала за счет выбора бросков ( данк и трехочковый ) и состав команды. Однако эта стратегия, похоже, направлена ​​на успех в регулярном сезоне , поскольку..