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FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

在 04-24-2018, 4:04 下午 由 marchen 發表.第 26 篇回覆.
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  •  04-22-2018, 12:17 下午 515637 in reply to 515635

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    Koala:

    恭喜拓荒者成為季後賽第一個被淘汰的球隊  

    整個系列就是拿A.Davis沒轍, 讓他繳出平均33.0分+12.0籃板的數據

    更慘的是讓R.Rondo也繳出11.3分+13.3次助攻的誇張數據, 輸的一點都不冤枉......

     

    假日:我接近28-7-4,命中率58%,好歹也讚美一下..... 

     

    第一輪贏了很爽,但是打勇士可真不是普通的硬,尤其是KD。
    不知道接下來會繼續打三衛,還是會拉一個小前鋒跟KD對位,或者是用小前鋒去守內線,讓米羅去對KD?


    網路是屬言論,言論自然是講道理,不講道理乾脆直接去找人輸贏,混網路太可惜了。

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    http://slightlight.pixnet.net/blog
  •  04-22-2018, 12:26 下午 515638 in reply to 515620

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    Hortford:

    我真的沒有想到會搞成3:0,拓荒者究竟是怎麼了?

    感覺Lillard沒有例行賽那麼猛了, Nurkic也不再狀態內,原本本人覺得是五五波呢!

     

     


    阿拓能守的不能攻,能攻的不能守。好像維持很久了,這要怎樣取捨,還看他們以後的方向。 


    網路是屬言論,言論自然是講道理,不講道理乾脆直接去找人輸贏,混網路太可惜了。

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  •  04-22-2018, 3:15 下午 515644 in reply to 515638

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    Pelicans in 4!我在賽前計算只有 4 % 的可能性

    Bjork本人就是音樂!
  •  04-22-2018, 3:30 下午 515645 in reply to 515644

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    Kawakami Rinitsu:
    Pelicans in 4!我在賽前計算只有 4 % 的可能性

    蠻好奇怎麼算的 


    流川楓:「告訴你一個真理。」
    仙道彰:「喔?」
    流川楓:「選舉,就是票多的贏、票少的輸。」
  •  04-22-2018, 5:16 下午 515646 in reply to 515645

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    有強烈的預感,勇士Zaza就是故意留著來伺候AD

    拜託第二輪不要有人受傷 

  •  04-23-2018, 1:10 上午 515650 in reply to 515636

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    sai:
    stevkang8:

    Rondo去完全解放了Holiday

    他也有控球的天份,但是當得分後衛更完全讓他打出來了

    說是有天份但這天份真的不覺得有兌現多少,他這幾年在鵜鶘隊的控球一直都很抖,直到今年Rondo接手組織後才讓他在攻防兩端完全解放,溜馬的Oladipo也是如此,我是覺得這可以給各隊一個參考,如果你隊上有一個進攻爆發力不錯的雙能衛,即便打SG身高不夠,但只要防守不要太爛,還是讓真正有組織進攻能力的後衛來控球比較好。(除非你有個場均大三元的MVP,咦?)

    其實績效是有的,只是非常抖而已XD

    Rondo和Rubio或是Kidd這種人的好處大概就是像你說的一樣可以給一些其他空有天份的矮個子去打得分後衛的理由XD

     

    不知道下一季Rondo會在哪裡

    給他一年三百萬他肯定不幹





    動輒得咎
    江湖上行走總是要小心一點


  •  04-23-2018, 4:28 上午 515651 in reply to 515650

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    AD和Cousins兩個小學弟都很挺Rondo,雖說cousins自己前途都不知道怎麼走,但只要AD繼續挺,送子鳥應該會乖乖拿出像樣的合約留人。

    只是不知道Gentry能否容忍Rondo的強勢作風。

  •  04-23-2018, 11:55 上午 515661 in reply to 515651

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    marchen:

    AD和Cousins兩個小學弟都很挺Rondo,雖說cousins自己前途都不知道怎麼走,但只要AD繼續挺,送子鳥應該會乖乖拿出像樣的合約留人。

    只是不知道Gentry能否容忍Rondo的強勢作風。

    我想大部分的鵜鶘迷都是不太能容忍Gentry的作風XD


    網路是屬言論,言論自然是講道理,不講道理乾脆直接去找人輸贏,混網路太可惜了。

    個人部落格
    http://slightlight.pixnet.net/blog
  •  04-23-2018, 10:14 下午 515663 in reply to 515645

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    kkkkane2004:

    Kawakami Rinitsu:
    Pelicans in 4!我在賽前計算只有 4 % 的可能性

    蠻好奇怎麼算的 

    這種東西用simulation就可以了

    市面上很多Excel的plug-in可以用

    在屌一點.....可以直接用Excel內建的rand()去做出來

     

    每一支球隊進去時都有一個實力評分(這個是重點,可以參考NCAA March Madness)

    再給他一個數學的分布 (大部分人想用簡單點的都是exponential distribution)

    然後給他跑個10000或是100000000000次模擬(看你電腦多好.....一班人的筆電跑個100000次就會有點卡了)

    最後看看多少%是直落四你就知道他的機率有多少了






    動輒得咎
    江湖上行走總是要小心一點


  •  04-23-2018, 11:53 下午 515664 in reply to 515663

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    stevkang8:
    kkkkane2004:

    Kawakami Rinitsu:
    Pelicans in 4!我在賽前計算只有 4 % 的可能性

    蠻好奇怎麼算的 

    這種東西用simulation就可以了

    市面上很多Excel的plug-in可以用

    在屌一點.....可以直接用Excel內建的rand()去做出來

     

    每一支球隊進去時都有一個實力評分(這個是重點,可以參考NCAA March Madness)

    再給他一個數學的分布 (大部分人想用簡單點的都是exponential distribution)

    然後給他跑個10000或是100000000000次模擬(看你電腦多好.....一班人的筆電跑個100000次就會有點卡了)

    最後看看多少%是直落四你就知道他的機率有多少了


    謝謝,其實大家都差不多,fivethirtyeight 的算法我比較不了解

    我的數據基礎是全年的 RPM ,當然每隻球隊設想他們不同的 Lineup 組合,上場的時間,主場優勢這幾年都大約讓主場球隊加3.5分,依此得出100個 Possessions就是對戰時該隊的預估總分

    個別的結果如4-1或4-0其實不容易反映實際的結果,但是加總基本就能看出一個系列的走向 



    Bjork本人就是音樂!
  •  04-24-2018, 2:48 上午 515665 in reply to 515664

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    玩big data最怕的就是data不夠big。

    搞NBA的machine learning的問題也在此,你能拿到的東西全都來自於boxscore,頂多加上box PM,這就像把全國的天才集中到一間學校,但是只給他們四書五經,他們能研究出什麼?變不出花樣,只剩下截搭八股文。

    例如random forest,這應該是最適合搞運動賽事simulation的一套機器學習方法。它的概念就是幾千個臭皮匠勝過一個火靈歌,你可以種幾千棵樹,每棵樹都是簡單卻千奇百怪的決策項,例如哪一隊的早餐吃比較好、哪一隊的未婚或離婚球員比較多、哪一隊的啦啦隊平均腰圍比較細.... 然後把幾十年來所有對戰組合的資料都讀進去,讓電腦去學習哪些條件比較重要。

    最後跑出來一個模型,讀入今年的對戰資料,就可以得到機率了。 

    問題是我們弄不到早餐婚姻啦啦隊腰圍之類的資料啊 XD 我們有的就只是boxscore,什麼東西全都要從boxscore裡頭找,然後為了湊出我們夢想的幾千棵樹,只好從boxscore裡頭變花樣...

    就像八股文出題出到沒梗了,只好玩截搭,論語抓半句,孟子抓半句,湊起來變成看似有道理實則鬼扯的一句話,叫考生去掰出一篇八股文。

    不能說沒意義,但是現階段只要玩過、瞭解就可以了,在player tracking的資料庫完善之前,NBA能玩的data就是不夠big。

    你可以去搜尋一下NBA machine learning,看能找到多少東西。理論上這應該是個很熱門的題目,實際上為什麼沒那麼熱門?理由如上。 

     

  •  04-24-2018, 4:04 下午 515675 in reply to 515661

    Re: FIRST ROUND (3)Blazers v.s (6)Pelicans

    Slight:
    marchen:

    AD和Cousins兩個小學弟都很挺Rondo,雖說cousins自己前途都不知道怎麼走,但只要AD繼續挺,送子鳥應該會乖乖拿出像樣的合約留人。

    只是不知道Gentry能否容忍Rondo的強勢作風。

    我想大部分的鵜鶘迷都是不太能容忍Gentry的作風XD

    Gentry續約一年 XD

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