97% 승리 모델이 왜 실패하는가

코트는 블랙박스가 아니다

시카고 거리의 깨진 아스팔트 아래서 자라던 농구는 통계보다 더 깊은 의미를 담았습니다. 제가 처음 예측 모델을 만들었을 때, 승리를 목표로 하지 않고 플레이어의 리듬을 듣기 위함이었습니다. NBA는 운명이 아니라 패턴으로 움직입니다.

‘하든’이라는 구세주 신화

그들은 하든을 원했지만, 그가 휴스턴 정체성의 유일한 구세주가 되길 원한 게 아닙니다. 그의 숫자는 유산이 아니라 복잡한 진실을 가립니다. 97% 승리 모델은 점预言이 아니라 파이썬과 R로 쓰인 시입니다. 팀을 통계로 축소하면 경기의 숨결을 잃습니다.

알고리즘이 인간의 리듬을 오해하는 이유

정예 분석가는 효율성을 위해 맥락을 무시합니다. 승률 최적화에 집중하면서도 공간, 속도, 중력을 간과합니다—별들이 숨 쉬는 보이지 않는 지표들입니다. 선수의 선택은 분당 득점 이상입니다—그가 밤불 아래서 압력에 어떻게 반응하느냐입니다.

진정한 MVP는 제도적 정직성이다

휴스턴의 진짜 얼굴은 하든이 아니라, 복잡성을 무시하며 붕괴된 시스템입니다. 저의 모델은 결과를 예측하지 않고 진실을 드러냅니다—진정한 예측은 추측이 아니라 시스템의 숨결을 읽는 것입니다.

코드는 청색과 회색으로 쓰인 시다

저의 아파트는 밤에 조용하고, 소음이나 홍보 없으며, 단순히 Nba.com과 Basketball-Reference.org에서 흘러나오는 살아 있는 데이터 스트림과 SVG 차트만 있습니다. 저는 재즈처럼 코드를 씁니다—깊은 의도를 담은 드문 노트들로.