DeepShot
DeepShot là một mô hình học máy được thiết kế để dự đoán kết quả trận đấu NBA bằng cách sử dụng thống kê đội tiên tiến và trung bình di động.
Liệt kê trong các danh mục:
Trí tuệ nhân tạoBóng rổGitHub
Mô tả
DeepShot là một mô hình học máy được thiết kế để dự đoán kết quả các trận đấu NBA bằng cách sử dụng các thống kê đội bóng tiên tiến và trung bình lăn. Nó kết hợp các xu hướng hiệu suất lịch sử với dữ liệu trận đấu theo ngữ cảnh để cung cấp các dự đoán chiến thắng chính xác cao.
Cách sử dụng DeepShot?
Để sử dụng DeepShot, hãy sao chép kho lưu trữ từ GitHub, điều hướng vào thư mục, cài đặt các phụ thuộc cần thiết và chạy quy trình đào tạo và đánh giá mô hình để tạo tệp mô hình. Cuối cùng, thực thi chương trình chính để bắt đầu dự đoán.
Tính năng chính của DeepShot:
1️⃣
Dự đoán dựa trên dữ liệu sử dụng các trung bình lăn tiên tiến từ Basketball Reference
2️⃣
Giao diện thời gian thực để trực quan hóa các trận đấu sắp tới và dự đoán của mô hình
3️⃣
Công cụ thống kê có trọng số tính toán hình thức dài hạn bằng cách sử dụng Trung bình di động có trọng số theo lũy thừa (EWMA)
4️⃣
Nổi bật các thống kê chính để hiển thị các thống kê quan trọng và sự khác biệt giữa các đội
5️⃣
Hỗ trợ đa nền tảng cho Windows, macOS và Linux
Tại sao nên sử dụng DeepShot?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Dự đoán kết quả các trận đấu NBA cho người hâm mộ và nhà phân tích | ✅ | |
| # 2 | Hỗ trợ người chơi cá cược thể thao trong việc đưa ra quyết định thông minh | ✅ | |
| # 3 | Cung cấp thông tin cho huấn luyện viên và đội bóng dựa trên phân tích thống kê | ✅ | |
Do ai phát triển DeepShot?
DeepShot được phát triển bởi Francesco Sacco, người sử dụng nhiều thư viện mã nguồn mở và dữ liệu lịch sử để tạo ra một mô hình dự đoán cho các trận đấu NBA. Dự án được lưu trữ trên GitHub và khuyến khích phản hồi từ người dùng.