Re: [外絮] 用機器學習模型預估MVP得主
: 依序如下:
: https://imgur.com/33ouqUG
: 球隊勝率%
: 每場上場時間
: 球隊種子序
: WS/48
: 每場得分
: 出賽場次
: VORP
: 2分命中率
: 罰球次數
: 助攻數
: 每場籃板
: 整體命中率
: BPM
: Usage%
: 每場失誤數
: 真實命中率
: (以下不列,可以自己看圖)
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
像球風觀賞性和市場推廣力這類的特徵卻很難量化做為訓練模型的特徵值
也許模型應該放入球衣銷售量
轉播收視率
那就會發現沒人偷了歐肥的MVP
而且可能預測結果是遙遙領先第二名
失敗的模型是無法定義這兩屆MVP給大家的感動的
--
※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.78.148 (臺灣)
※ PTT 網址
推
濤哥是大數據分析始祖可4被桶了
推
小球始祖
推
怎麼有股農場文的味道= =
推
濤哥那個大數據我用猜的應該都比他預測的準
推
小球始祖不是他..但是你可以說他發揚光大..
推
大數據模擬我只服濤哥
→
餵怎樣的數據就得怎樣的結果,但牽扯到人的東西就不
→
好量化,所以這種模型當趣味看看就好,以資料量來說
→
也不夠多。
推
好想念華哥 沒有華哥的數據哪還算是數據
推
這樣就不能說Nash偷mvp了很不方便
推
這不是失敗的模型啊 這反而證明這是成功的模型 因為
→
精神上的感動只是訓練數據中的outlier 甚至幾乎可以
→
算是noisy data了 如果連這都預測的出來反而要懷疑
→
失敗的是亂把數據中的outlier解讀被"MVP被偷"的人
→
…你都講非典型了還要說這模型爛喔。
爆
[外絮] 用機器學習模型預測MVP得主今天早上在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: 懶人包: 作者(u/robmoo_re)利用了過去38年的NBA的球員資料以及MVP票選結果(包含排名及票數)54
Re: [討論] CP3奪冠 歷史地位超越Kidd Nash了嗎這是重點, 當那幾年都是在講馬刺的Dunacn Parker Ginobli(當年總冠軍59勝), 一堆砍將 的小牛(58勝 Nowitziki, Terry, Stackhouse), 東區59勝的熱火(Wade+O'neal+鐵血防守) 結果Nash一來就62勝, 重點是前年才29勝, 然後每個太陽球員整場就跟著Nash到處跑,一直 跑一直贏, Shawn Marion, Joe Johnson的得分小幅上升不說, 但Amar'e Stoudemire在那 一年從20分變成26分, 然後Bardosa是在05-06從7分變成14分. 重點是一些肯跑的球員, 全59
Re: [花邊] Shaq:MVP應該要有一個評選標準大歐常常在吵06年的MVP 但他很明顯的記錯了 05-06賽季 大歐早就不在MVP競爭的行列了 那年排在Nash後面的是LBJ, Dirk, Kobe 大歐甚至一票都沒有 比較有爭議的其應該是04-05賽季 也就是Nash的第一座MVP 最後投票結果第一名的Nash和第二的大歐才差34分而已 那年大歐剛轉隊熱火 很明顯的很想要證明自己 打出22-11-2.5的數據 出賽73場是近4年最多 命中率60%是生涯新高 更重要的是 帶領熱火從42勝進步到59勝 這在任何一年拿MVP都是十拿九穩了 很可惜正面碰上傳奇的Nash賽季 太陽隊加了個Nash 戰績直接29勝變62勝 拿下西區龍頭 要知道當年西區可是非常競爭的55
Re: [討論] 原來當初Nash的MVP算是偷的?Shaq除了MVP吃了一次Nash的鱉以外, 在退休後曾經搞了一個節目, 印象中是跟各種體育項目明星對決還是幹啥的節目(忘了) 這個節目沒多久就收掉了,原因是偷了Nash的創意 當年Shaq短暫跟Nash同隊時,有次在飛機上聽到Nash的這個創意40
Re: [外絮] 用機器學習模型預測MVP得主大略看了一下原文 提供我的一點淺見 首先 使用機器學習處理問題 是假設實際存在一個真實的模型31
[討論] 為什麼Duncan在進階數據DPM那麼強?DPM算是近年來各種NBA進階數據中, 特別著重在預測能力,被多數GM認為算是相當有價值的進階數據。 在學習NBA進階數據的時候,看到Duncan在DPM的評價特別高。 看看下圖:1X
[討論] 原來當初Nash的MVP算是偷的?#1WYs3Uo8 (NBA) 前面幾篇的一個程式文 回推了過往MVP候選人的數據 發現原來Nash的兩個MVP 按照程式的計算2
Re: [問卦] AI產出的產品之間有關聯性嗎?: 阿肥碼農阿肥啦!有興趣可以看我在科技版的文章,看一下chatGPT的思維模式綜述。 #1Zxi_nPB (Tech_Job) 基本上,現在的深度學習突破的領域在學術界已經是一兩年前的舊聞了,現在所有的語言 視覺模型最好的成果都是基於Transformers(變形金剛)這個家族爆發性成長的結果。
爆
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