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人工智能

板球中击球类型的动态预测

:数据执行

数据执行的2020年研究报告, 标题为“你不能那样做Ben Stokes:使用个性化深度神经网络动态预测板球击球类型”, 在麻省理工斯隆体育分析会议的研究项目中入围决赛.

由Will Gürpınar-Morgan合作撰写, 丹尼尔Dinsdale, 乔·加拉格尔, Aditya Cherukumudi和Patrick Lucey, 本文介绍了一种新的动态预测一天国际板球比赛击球手击球类型的模型, 使用逐个球的事件数据.

该模型考虑了各种因素, 包括游戏状态, 投球手的投球轨迹和击球手的各种个性化指标,以产生从每个球和他们的末端位置的击球类型的概率, 突出最可能的结果.

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