体育方向

开始之前能想到的业务知识,好怀念,感觉以前看的报纸上的东西,此刻都回来了,转化为了特征。

  • 队伍的排名与胜率

  • 两队历史交战记录

  • 主客场

  • 每场得分、篮板、分差等技术数据

  • 球星个人能力的衡量,毕竟是美国,还是个人英雄主义比较吃香。不知道ncaa怎么样

  • 不知道有没有关于受伤的数据,球星受伤非常影响战绩

  • 背靠背比赛

  • 首发人员得分

  • 大心脏关键比赛水平

NCAA2021-Men

NCAA2021-Women

NCAA2019-Men

NCAA2019-Women

NCAA2018-Men

NCAA2018-Women

NCAA2017

NCAA2016

NCAA2015

NCAA2014

砍手豪老师2018-kaggle 每年一度的March Madness

NFL big data bowl-2020

MLB engagement forecasting

IJCAI2023-CoachAI Badminton Challenge

德甲的AI: https://mp.weixin.qq.com/s/MmG1YFBZoceo_WhIFukVfw

https://github.com/kazukim10/kaggle_MarchMania2021/blob/main/training_and_submission.ipynb https://www.kaggle.com/prashantkikani/ncaam-2021-diverse-model-ensemble Massey Ordinals is a compilation of ranking systems: https://www.kaggle.com/joseleiva/massey-s-ordinal-s-ordinals

外部数据: https://www.teamrankings.com/ncb/rankings/ 参考代码:

  • https://github.com/dusty-turner/ncaa_tournament_2021_beat_navy

  • https://www.kaggle.com/c/ncaam-march-mania-2021/discussion/230929

  • https://www.kaggle.com/imoore/2019m-1st-solution-with-parameter-optimization

  • https://www.kaggle.com/c/ncaam-march-mania-2021/discussion/230991

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