Публикации по теме 'football'
Использование статистики FIFA18 и искусственного интеллекта для поиска идеальной подписи
Найти подходящих игроков сложно и требует много времени и усилий. Менеджеры хотят подписывать звезды, но их бюджет не всегда достаточно велик. При подписании есть разные цели. Это может быть замена ключевого игрока, который только что ушел в более крупную команду, или подписание 16-летней восходящей звезды, например, на то, чтобы он стал следующим Месси.
Чтобы упростить этот процесс, я обучил модели машинного обучения с данными FIFA18, а затем использовал их для создания качественных..
Автоматизация подбора команды Fantasy Premier League с помощью Python
Если вам интересно создать программу для автоматического выбора вашей команды в Fantasy Premier League (FPL), вы попали в нужное место. В этой статье я покажу, как мы можем использовать исторические данные для автоматизации выбора вашей команды в простой программе Python. Весь процесс доступа к данным, манипулирования ими и выбора команды доступен по этой ссылке .
Но сначала шаг назад ...
Fantasy Premier League - это игра, в которой вам предоставляется бюджет в 100 миллионов на..
Можете ли вы предсказать результат чемпионата мира по футболу 2022 года, используя данные только за 2022 год?
Подробное руководство по использованию мультиклассовой классификации для прогнозирования футбольных результатов.
Введение
Я был вдохновлен на создание этой статьи, когда увидел, что Оксфордский университет использовал математические модели для прогнозирования исхода чемпионата мира по футболу 2022 года . Будучи заядлым футбольным фанатом и учеником в науке о данных, я решил попробовать. Футбол непредсказуем, часто не идет по пути лучшей команды, поэтому я задумался об..
Построение собственной модели xG (ожидаемая цель)
Введение
Недавно я отправился в путешествие, чтобы объединить свою страсть к футболу и анализу данных. В качестве первого шага в этом направлении я создал свою собственную модель xG (ожидаемые цели).
Итак, что такое xG?
Я думаю, что одно из лучших объяснений модели xG дает Статсбомба :
Ожидаемое количество голов (xG) — это показатель, предназначенный для измерения вероятности того, что удар приведет к голу.
Модель xG использует историческую информацию о тысячах ударов со..
VAR-CNN (футбол): фол или чистый отбор
Абстрактный
Футбол — самый популярный вид спорта в мире, в который играют более чем в 200 миллионах стран. За последнее столетие этот вид спорта сильно развился, как и технологии, используемые в игре. Виртуальный помощник рефери (VAR) является одним из них и в значительной степени повлиял на игру. Роль VAR проста, но сложна; вмешиваться в перерывах между игрой, когда судьи принимают неправильное решение или не могут его принять. Конкретный сценарий возникает, когда они должны..
За кулисами: футбольный радар
Мы связываемся с командой, создавшей Football Radar , чтобы обсудить технологические стеки, команды мечты и главные советы для #SMR11.
Что такое Football Radar?
Лаборатория футбольного анализа, управляемая собственным программным обеспечением.
Как появился Football Radar ?
Football Radar появился в студенческой квартире в Копенгагене в 2009 году. Наши основатели нашли уникальный способ моделирования футбола и разработали статистическую модель с целью ворваться в индустрию..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..