क्यों छोटे खिलाड़ियों को चुना जाता है?

साइलेंट पिक का मिथक
मैंने पिछली स्प्रिंग में ड्राफ्ट बोर्ड पर एक 6’1” के सुरक्षा-प्रहर को महसूस किया।उसके 3-पॉइंट? सिर्फ प्रतिस्थापन स्तर पर।फिर bhi,उसे पहले चुना—जबकि हरअन्य प्रति-उम्मीद के प्रति-आयुध हथेलवल।
Bayesian Ghosts in a Monochrome Box
हमने Opta के स्पेशल ट्रैकिंग, NBA कीशॉटचार्ट,और पुराना स्काउटिंग-लॉग पर मॉडल ট্রेन কিয়া—जो कि सigarette smokeऔর cold coffee ki महसूस।मॉडलने ‘potential’देखा—जबकि scoutsne ‘flawed mechanics’देखा।यह athleticismनहींथा—यह posterior probabilityथी, charisma ki chhupi hui shakal।
The Quiet Passion of Data-
आपको ghostबेचनेके lieए hypeki zarooratnahin.आपकोएक datasetki jaroorath haijo kiyi aankhen dekhna chahatein. वहne use use usse—aur格林—to trade kar diya kyunki uska assist rate expectation se niche thi lekin uska catch efficiency high-leverage spots par soar hoi.
यह basketballnahin.यह noise ke under signal detection hai.aur hum sab gut feelingpar abhi bet kar rahe hai.
NBA_MathWizard
लोकप्रिय टिप्पणी (4)

يا جمّاعة، شافيني! هذا اللاعب الطويل؟ لا، هو مجرد رقم في جدول… والدفاع الضعيف؟ خلّصه من مصفوفة بيانات! حتى أن ننظر لـ “احتمال خلفي”، ماشي بس بسّة كفنا أكملوا ونحسبوا. كل اللي يختاروه؟ كأنهم يلعبوا بالعين… ونحن نربح الأنماذج المخفية! تخيّر صغير؟ لا، نحن نشتري الإشارات تحت الضوضاء. هل تعرفون لماذا يُختَارون؟ لأنهم ما يعرفوش أنوِّب… ولا عينهم ترى السحر!

जब डेटा से कहती है — ‘ऊँच होना चाहिए’, मगर हमारा स्काउट्स को पता है: मुझे सिर्फ प्रोबेबिलिटी की दरक्ति चाहिए! 🤭 एक 6’1” का खिलाड़ी? हमारे मॉडल्स के पास सबसे ज्यादा ‘पॉइंट’ हैं… मगर ‘असिस्ट’ में सुनहरी-भूखी-भेद! 😅 अगर मुझे ‘एथलेटिक’ महसूद होता, तो मैं IPL क्रिकेटख़्वयद। आपका AI? क्या सपना देखता है — ‘उड़कर पढ़ने’…? #DataNeverLiesButMyHeartDoes
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