Artwork

תוכן מסופק על ידי Jim Harris. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Jim Harris או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !

Machine Learning on Opening Day

9:23
 
שתפו
 

Manage episode 324916147 series 3331732
תוכן מסופק על ידי Jim Harris. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Jim Harris או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In time for opening day of the 2022 Major League Baseball (MLB) season, I discuss the initial results of my Baseball Data Analysis Challenge.

See the extended show notes for links to my input data, my results as a Microsoft Excel file, and my SQL scripts on GitHub.

I used logistic regression machine learning classification models to calculate win probabilities for the Boston Red Sox across nine (9) game metrics, and a Naïve Bayes machine learning classification model to predict individual game wins and losses with an associated probability.

Think you can best my model? Game on! The baseball data analysis challenge continues. Play ball!

Extended Show Notes: ocdqblog.com/dbp

Follow Jim Harris on Twitter: @ocdqblog

Email Jim Harris: ocdqblog.com/contact

Other ways to listen: bit.ly/listen-dbp

  continue reading

10 פרקים

Artwork
iconשתפו
 
Manage episode 324916147 series 3331732
תוכן מסופק על ידי Jim Harris. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי Jim Harris או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.

In time for opening day of the 2022 Major League Baseball (MLB) season, I discuss the initial results of my Baseball Data Analysis Challenge.

See the extended show notes for links to my input data, my results as a Microsoft Excel file, and my SQL scripts on GitHub.

I used logistic regression machine learning classification models to calculate win probabilities for the Boston Red Sox across nine (9) game metrics, and a Naïve Bayes machine learning classification model to predict individual game wins and losses with an associated probability.

Think you can best my model? Game on! The baseball data analysis challenge continues. Play ball!

Extended Show Notes: ocdqblog.com/dbp

Follow Jim Harris on Twitter: @ocdqblog

Email Jim Harris: ocdqblog.com/contact

Other ways to listen: bit.ly/listen-dbp

  continue reading

10 פרקים

כל הפרקים

×
 
Loading …

ברוכים הבאים אל Player FM!

Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.

 

מדריך עזר מהיר

האזן לתוכנית הזו בזמן שאתה חוקר
הפעלה