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非结构化体育数据的可视化 —— 以板球短文字评论为例
利用非结构化数据进行可视化分析，通过分析 100 万条以上的文本评论，使用短文本评论进行构建运动员的强项和弱项规则，并计算和可视化具有相似规则的运动员，验证构建的规则对于 500 多名运动员的准确性。
PDF3 months ago
CAMP：一种上下文感知的板球运动员表现度量
基于数据挖掘和精确的表现情景，我们提出了一种用于量化板球比赛中球员个人贡献度的上下文感知度量方法 CAMP，并通过对 2001 年至 2019 年之间的有限局板球比赛数据的实证评估，证明了 CAMP 在选人、训练和制定策略等方面的优越性。
PDFa year ago
基于深度学习的计算机视觉方法用于板球球传递的分割和追踪
本研究使用深度学习模型 MobileNet 和 YOLO 对板球广播中的球传递进行分割，以产生用于研究的数据集。该方法通过运用目标检测模型从视频镜头中准确提取出球传递，从而使板球教练和球员能够对比赛中的球传递进行分析和了解。同时，该研究提出
PDF2 years ago
MM使用机器学习技术预测 IPL 比赛结果
本文提出了使用机器学习算法（SVM、随机森林分类器 (RFC)、逻辑回归和 K - 近邻）预测印度板球联赛 (IPL) 结果的模型。实验结果表明，随机森林算法的准确度最高，达到了 88.10%。
PDF3 years ago