DeepShot
DeepShotは、NBAの試合結果を予測するために、高度なチーム統計と移動平均を使用して設計された機械学習モデルです.
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人工知能バスケットボールGitHub
説明
DeepShotは、NBAの試合結果を予測するために高度なチーム統計と移動平均を使用して設計された機械学習モデルです。歴史的なパフォーマンストレンドと文脈に基づく試合データを組み合わせて、高精度の勝利予測を提供します。
使い方 DeepShot?
DeepShotを使用するには、GitHubからリポジトリをクローンし、ディレクトリに移動し、必要な依存関係をインストールし、モデルのトレーニングと評価のワークフローを実行してモデルファイルを作成します。最後に、メインプログラムを実行して予測を開始します。
の主な機能 DeepShot:
1️⃣
バスケットボールリファレンスからの高度な移動平均を使用したデータ駆動型予測
2️⃣
今後の対戦とモデル予測を視覚化するためのリアルタイムインターフェース
3️⃣
指数加重移動平均（EWMA）を使用して長期的なフォームを計算する加重統計エンジン
4️⃣
チーム間の重要な統計と違いを表示するための主要統計ハイライト
5️⃣
Windows、macOS、Linuxのクロスプラットフォームサポート
なぜ使用するのか DeepShot?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | ファンやアナリストのためのNBAゲームの結果予測 | ✅ | |
| # 2 | スポーツベッターが情報に基づいた意思決定を行うための支援 | ✅ | |
| # 3 | 統計分析に基づくコーチやチームへのインサイト提供 | ✅ | |
開発者 DeepShot?
DeepShotは、Francesco Saccoによって開発されており、さまざまなオープンソースライブラリと歴史的データを利用してNBAゲームの予測モデルを作成しています。このプロジェクトはGitHubにホストされており、ユーザーフィードバックを奨励しています。