用機器學習模型預估MVP得主 - NBA

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By Wallis
at 2021-04-30T19:00

Table of Contents


: 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


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Tags: NBA

All Comments

Callum avatar
By Callum
at 2021-05-05T15:07
濤哥是大數據分析始祖可4被桶了
Isabella avatar
By Isabella
at 2021-05-07T06:07
小球始祖
Rachel avatar
By Rachel
at 2021-05-10T02:38
怎麼有股農場文的味道= =
Andrew avatar
By Andrew
at 2021-05-11T00:00
濤哥那個大數據我用猜的應該都比他預測的準
Lucy avatar
By Lucy
at 2021-05-11T15:14
小球始祖不是他..但是你可以說他發揚光大..
Brianna avatar
By Brianna
at 2021-05-15T08:32
大數據模擬我只服濤哥
Blanche avatar
By Blanche
at 2021-05-19T17:51
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。
Andrew avatar
By Andrew
at 2021-05-21T17:27
好想念華哥 沒有華哥的數據哪還算是數據
Mary avatar
By Mary
at 2021-05-22T19:07
這樣就不能說Nash偷mvp了很不方便
Rachel avatar
By Rachel
at 2021-05-25T08:32
這不是失敗的模型啊 這反而證明這是成功的模型 因為
Adele avatar
By Adele
at 2021-05-26T04:42
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
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By Regina
at 2021-05-28T07:34
失敗的是亂把數據中的outlier解讀被"MVP被偷"的人
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By Linda
at 2021-06-01T22:36
…你都講非典型了還要說這模型爛喔。

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By Emily
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Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2021-04-30T15:07
西河 那年最有爭議 根本不用討論 場均大三元確實很厲害 但雷霆卻只有西區第6 以往有爭議的大多都是戰績好 個人數據沒有到特別好的球員 但還拿下mvp 但一直以來mvp 都很吃球隊戰績 但這一年卻完全不看球隊戰績 突然判斷標準完全變了 當然也是受到媒體不斷的吹捧影響 還有後面的五十分大三元加權影響 ...

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By Belly
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