タグ付けされた質問 「sports」

さまざまなNFLデータセットがあり、それらは良いサイドプロジェクトになりそうですが、まだ何もしていません。 このサイトに来て、機械学習アルゴリズムについて考えました。サッカーの試合の結果や次の試合の結果を予測するのにどれほど優れているのか疑問に思いました。 特定できる傾向があるように思われます。3日目と1日目には、理論的に強いランニングバックを持つチームは、その状況でボールを走らせる傾向があります。 得点を予測するのはより難しいかもしれませんが、勝利チームはそうかもしれません。 私の質問は、これらが機械学習アルゴリズムに投げかけるのに適した質問かどうかです。以前に1000人が試したことがあるかもしれませんが、スポーツの性質上、信頼性の低いトピックになっています。

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閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 5年前に閉鎖されました。 ほとんどの言語では、いくつかの科学計算ライブラリが利用できるようです。 Pythonは Scipy Rust 持っている SciRust C++持っているなど、いくつかのViennaCLとArmadillo Java持っているJava NumericsとColtだけでなく、他のいくつかの 以下のような言語は言うまでもありませんRし、Julia科学技術計算のために明示的に設計されています。 非常に多くのオプションを使用して、タスクに最適な言語をどのように選択しますか？さらに、どの言語が最もパフォーマンスが高くなりますか？PythonそしてR宇宙の中で最も牽引力を持っているように見えるが、それは、より良い選択となるように、論理的にコンパイルされた言語がそうです。そして、これまでに何よりも優れているFortranでしょうか？さらに、コンパイルされた言語はGPUアクセラレーションを備えている傾向がありますが、インタープリター言語はそうではRありPythonません。言語を選択するときは何を考慮すればよいですか。また、ユーティリティとパフォーマンスのバランスが最も良い言語はどれですか。また、私が見逃した重要な科学計算リソースを持つ言語はありますか？

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