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討論串[外絮] 用機器學習模型預估MVP得主
共 4 篇文章
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今天早上在reddit看到的文章,覺得挺有趣,轉過來跟版友們分享。. 小弟不是學資料科學的,如果內文有誤也請不吝指正. 原文:https://perthirtysix.com/essay/2021-nba-mvp-race. 懶人包:. 作者(u/robmoo_re)利用了過去38年的NBA的球員資
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這兩天先是KIDD、NASH、CP3孰高孰低的文;再來又是機器模型預測說NASH偷了MVP的文. 簡直把NASH推到了風口浪尖,身為長期關注NASH的球迷也忍不住出來講幾句話了. 先說NASH的MVP個人認為實至名歸. 但絕對不是因為他開啟小球時代這種虛無飄渺的理由. NASH開啟了小球時代?是開啟
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討論這問題先搞懂MVP是啥好嗎?. 最有“價值”球員. 球員的價值又不是那些數據能完整呈現的. 況且這些數據基本都是人為定義. 老衲第一年會拿主因就是回歸後作為核心戰績躍升. 你說這不能表現一個球員的價值?. Rose那年更好笑了. LBJ身邊有兩個去年前五的隊友戰績還輸. 你跟我說他比較有價值?.
(還有618個字)
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其實前幾篇文章有稍微回應機器學習的問題. 也提到了nash比較像非典型的MVP. 這時候再回頭來看這些輸入訓練的特徵. 就會看出問題了 全都是最典型的數據. nash的太陽隊球風確實帶出了不同的NBA視界. 以全球商業導向的nba市場 甚至是廣大的球迷. 都感受到他帶出來的影響力. 像球風觀賞性和市
(還有67個字)
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