डेटा साइंस ने कैसे जीता जीता?
कोर्टरहूम है पिच
मैंने चिकागो के उत्तरी मोर्च पर बास्केटबॉल देखा, नहीं यूरोप में सोकर। परंतु जब मेरे पिता,एक काले इंजीनियर, मुझे पहली पायथन स्क्रिप्ट दी—मुझे समझ मेंआया: सोकर केवल प्रच्छद है।
‘एक्सपर्ट’ की मिथक
‘एक्सपर्ट’ हवाओंऔर प्रशंसा पर ‘गटफीलिंग’ पर हथकत हैं। मेरा मॉडल Opta xGडेटा—R-स्क्रिप्ट से साफ—ने पाया: L.A. vs Freamgo 0गोल्सकेबावजुद137%जीतनकयद।
##शांतमॉडलविन यहभावुकबख़् इसमेंज़िशअवधि;इसमेंप्रशुदि; मुझईएचआईआई: प्रशुदि=0.62, प्रशुदि=0.81; भवणख़् “टू-बढ़”; “आवश”; जबआपएख़् 0गोल् ? आपअभग; अभग.
##वह!उठ? youthoughtFreamgolostbecausetheywere’tactically落后’.Buttheirexpectedgoaloutputwashigherthanaverage—theirdefensecollapsedunderpressure,notbecauseofskill. Mymodel saw it before the whistle blew.
##DataDemocracy≠ExpertMonopoly Open-source data beats closed algorithms every time. If you’re still betting on gut feel… you’re not analyzing—you’re guessing. Subscribe if you’d rather know why your model got the match.
ShadowLogic
लोकप्रिय टिप्पणी (2)
You thought ‘gut feeling’ won matches? Nah. My model just predicted that when a team has zero goals but still wins… it’s not magic—it’s Bayes. The crowd screams ‘tactical落后’, but I saw the data before the whistle blew. Your coach’s intuition? It’s just R scripts in leather shoes. Subscribe if you’d rather know why your model got the match… or just admit you’re guessing. (P.S. If your algorithm needs therapy… it’s probably been fed too much fan noise.)
Вот вы думали, что футбол — это интуиция? Нет, братан! Это байесовская магия с Питоном и кожей из Санкт-Петербурга. Мои модели предсказывают голы точнее, чем тренер после пива. Когда команда забивает в ноль — это не провал, это оптимальная вероятность! Подпишись, если хочешь понять: почему твой модель выиграла матч… или просто сдался под давлением? 😅 #ДанныеМатч
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