1作者: johidi3 个月前原帖
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3作者: Fr4ncio3 个月前原帖
我开发了DeepShot,这是一个使用滚动统计数据、历史表现和近期势头来预测NBA比赛的机器学习模型,所有数据都以简洁、互动的网页应用形式呈现。与简单的平均值或投注赔率不同,DeepShot采用了指数加权移动平均(EWMA)来捕捉近期状态和势头,突出显示球队之间的关键统计差异,让你能够理解模型为何偏向某一方。该模型由Python、XGBoost、Pandas、Scikit-learn和NiceGUI驱动,可以在任何操作系统上本地运行,并仅依赖于来自篮球参考网站的免费公共数据。如果你对体育分析、机器学习感兴趣,或者只是想知道算法是否能超越拉斯维加斯,欢迎查看并告诉我你的想法:<a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;saccofrancesco&#x2F;deepshot" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;saccofrancesco&#x2F;deepshot</a>
1作者: satj3 个月前原帖
大多数GEO/AEO工具仅停留在AI可见性层面,而Rankly更进一步,我们跟踪整个AI可见性漏斗,从提及到转化。随着品牌开始出现在大型语言模型(LLM)的结果中,下一个问题不再是可见性,而是流量质量和转化率。Rankly为高意图的LLM流量构建动态的数据驱动旅程。