1 分•作者: ashvardanian•7 个月前
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1 分•作者: pseudolus•7 个月前
1 分•作者: pseudolus•7 个月前
3 分•作者: nabla9•7 个月前
2 分•作者: jjgreen•7 个月前
19 分•作者: birdculture•7 个月前
2 分•作者: pietrushnic•7 个月前
1 分•作者: robin_reala•7 个月前
1 分•作者: frasacco05•7 个月前
我开发了 DeepShot，一个使用滚动统计数据、历史表现和近期势头来预测 NBA 比赛的机器学习模型——所有这些都以清晰、交互式的 Web 应用程序的形式呈现。与简单的平均值或博彩赔率不同，DeepShot 使用指数加权移动平均 (EWMA) 来捕捉近期状态和势头，突出显示球队之间的关键统计差异，这样你就可以看到模型为何偏向一方。它由 Python、XGBoost、Pandas、Scikit-learn 和 NiceGUI 提供支持，可在任何操作系统上本地运行，并且仅依赖于来自 Basketball Reference 的免费公开数据。如果你对体育分析、机器学习感兴趣，或者只是好奇算法是否能胜过拉斯维加斯，可以看看，并告诉我你的想法：<a href="https://github.com/saccofrancesco/deepshot" rel="nofollow">https://github.com/saccofrancesco/deepshot</a>
1 分•作者: eibrahim•7 个月前
1 分•作者: ibobev•7 个月前
1 分•作者: aviat•7 个月前
2 分•作者: djcade32•7 个月前
1 分•作者: teleforce•7 个月前
1 分•作者: ag_user123•7 个月前
1 分•作者: barryvan•7 个月前
17 分•作者: _kb•7 个月前
1 分•作者: marysminefnuf•7 个月前
1 分•作者: teleforce•7 个月前
1 分•作者: isaacfrond•7 个月前