No holds barred takes on Week 14 Studs and Duds, Streamers and Busts, Minuses and Plus — Проекции на машинното обучение в PPR и Standard точкови лиги
За да разгледате нашите необработени, некоригирани прогнози за седмица 14 до остатъка от сезон 2018 NFL, отидете на нашата Славна таблица на Google. За ежедневни актуализации последвайте ни в twitter.
Във Fantasy Outliers вярваме, че машинното обучение, съчетано с човешки опит, води до по-добри резултати, отколкото само по себе си. Въпреки че някои от тези прогнози може да изглеждат странни, странни дори, през повечето време, MathBox има причина за своите решения – и „победи ESPN миналата година“ за вероятни начинаещи.
Въпреки това, моделите за машинно обучение са фокусирани върху съответните играчи, така че прогнозите са по-малко точни за играчите на пейка. Освен това се появяват ситуационни неща, които изискват хора като теб и мен да коригират някои от проекциите на моделите всяка седмица.
Добре, да се захващаме с това...
Ако търсите Waivers-a-Week-Ahead, отидете тук.
Класиране на куотърбек, базирано на машинно обучение
- MathBox го харесва с Джош Алън у дома срещу Джетс. Рисковано е, но е възможно.
- Маркъс Мариота може да бъде добра игра, ако сте отчаяни
Running Back — Класиране в Standard и PPR въз основа на машинно обучение
- Вероятно не сте в плейофите, ако притежавате Ламар Милър,но MathBox смята, че той е RB1 от нисък клас тази седмица у дома срещу Колтс
- MathBox има Гъс Едуардси Пейтън Барбъркато RB2 от среден/нисък клас тази седмица (по-високи от ESPN) и може да са добри игри, ако сте отчаяни
Wide Receiver — Класиране в Standard и PPR въз основа на машинно обучение
- MathBox обича Робърт Уудси Брандън Кукстази седмица срещу Чикаго, който отстъпи 29-ия най-много точки на широките приемници досега тази година
- Амари Купърима добър мач тази седмица у дома срещу Филаделфия и MathBox го купува с 15 точки срещу 13 на ESPN.
- Адам Хъмфрис може да бъде подла игра тази седмица, с добър мач срещу Ню Орлиънс. Това е риск, който може да се изплати...
Tight End — Класиране в Standard и PPR въз основа на машинно обучение
- MathBox е висок за Джаред Кук, Кайл Рудолфи Дейвид Ньоку спрямо ESPN, които всички биха могли да играят с добра стойност
Класиране на отбраната/специалните отбори, базирано на машинно обучение
- Детройт Лайънс имат добър мач в Аризона и MathBox смята, че Каролина Пантърси Сан Франциско 49ерсможе да са добри мачове
Класиране на Kicker, базирано на машинно обучение
- Брандън МакМанус, Греъм Ганои Крис Босуел могат да бъдат стриймъри в Kicker, ако сте отчаяни
За да се задълбочите в нашите необработени, некоригирани прогнози за седмица 14 до остатъка от сезон 2018 NFL, отидете на нашия Glorious Google Sheet.
Анализ на ефективността:
- Може ли машинното обучение да помогне за подобряване на вашия фентъзи футболен драфт —Сравнение на представянето на фентъзи футболния драфт за 2017 г. на годишните модели на Fantasy Outliers спрямо ESPN и Expert Consensus Rankings
- Как изкуственият интелект (AI) победи ESPN във Fantasy Football — Обобщение на резултатите от седмичните прогнозни модели на Fantasy Outliers срещу ESPN през седмици 6–16 от редовния сезон на NFL 2017 г.
- Изравнихме Вегас в първия си опит да предвидим победителите в играта на NFL с помощта на машинно обучение —Как необработени, нередактирани модели на машинно обучение с информация, известна в началото на седмицата, изравниха окончателните прогнози за победителите в играта на Вегас и разпространението
За да поддържате връзка, моля, присъединете се към нас, като ни следвате в Twitter (@fantasyoutliers) или се абонирате за нашия седмичен бюлетин. Ние сме малък екип, така че нека растем заедно!
