Suchergebnisse - MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019
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From Markov models to Poisson point processes: Modeling movement in the NBA (Von Markov-Modellen bis hin zu Poisson-Punkt-Prozessen: Bewegungs-Modellierung in der NBA)
Mortensen, J., Bornn, LVeröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 (2019)Zeitschrift: “… MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 …”
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Performance optimization strategies (Strategien zur Leistungsoptimierung)
Stewart, G.Veröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 (2019)Zeitschrift: “… MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 …”
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Using deep learning to understand patterns of player movement in the NBA (Deep Learning einsetzen, um Muster der Bewegung von NBA-Spielern zu verstehen)
Nistala, A., Guttag, J.Veröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 (2019)Zeitschrift: “… MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 …”
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Decomposing the immeasurable sport: A deep learning expected possession value framework for soccer (Den unmessbaren Sport auseiandnernehmen: Ein mit Deep Learning ermittelter Werterahmen des prognostizierten Ballbesitzes im Fußball)
Fernández, J., Bornn, L., Cervone, D.Veröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 (2019)Zeitschrift: “… MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 …”
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The evolution of curling analytics (Die Evolution des Analysierens im Curling)
Palmer, K., Geurts, G., Gunnlaugson, J.Veröffentlicht in MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 (2019)Zeitschrift: “… MIT Sloan Sports Analytics Conference 2019 …”