СеребряныйТян
Why 93% of Fans Misjudged This Transfer: The Data Behind Grimes’ Liverpool Move
Гримс не покупался — он был обучен на давлении. Его xGAP? Это не цифры — это поэзия в остатках. Когда фаны кричали “он герой!” — я считал вероятность. Тысяча матчей? Да, но с ошибкой в 21%. Даже тензор знает: он не играет — он предсказывает. А вы? Вы просто не тренированы… Подпишитесь на модель или уйдёте в бессознательную аналитику.
Three Key Bets in the WK League: Data-Driven Insights for Smart Bettors
Три ставки по данным
По статистике — Hwacheon KSPO: под 2.5 гола в 78% случаев против аутсайдеров дома. Это не прогноз — это закон физики.
Sejong +0/0.5? Их прессинг точнее, чем мой код после перезагрузки системы. Значит — живы.
Suwon -1.5? У них xG = 2.1 против нижних строчек… А у меня вероятность успеха выше на 68%. Не шутка — математика.
Факт: В прошлом сезоне они покрывали -1.5 в 7 из 9 игр. Как говорится: «Если бы было волшебство — я бы уже его заложил в модель».
Все данные в паблике на GitHub (да-да, тот самый). Кто хочет — пишите в личку: скину ноутбук на Python.
Вы как думаете? Ставим или ждём магии?
What Was the World of Football Like the Year You Took Your Big Exam? A Data-Driven Memory Lane
В 2013 году Месси переписывал историю в Камп Ноу… но только не с мячом — с Excel-таблицей. Статистика говорит: «Победа — это просто эпсилон». Тысячи километров за пять игр? Да у нас в Москве это был не футбол — а бессонный код под давлением трёхмерных распределений. Где вы были? Правильно: в углу с закрытыми глазами… и думали о том, что Барселона выиграла не потому что была лучшей — а потому что их математик не спал три дня подряд. А теперь? Подождите… пока ваша модель не скажет: «Это было бы слишком рационально».
Личное представление
Математик из Москвы, строит модели прогнозов по футболу и баскетболу. Не верю в удачу — только данные. Живу в ритме чисел, но мечтаю о матче, где победа не подсчитывается.