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足球守门员定位的定量分析
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型，可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法，该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击，除守门员以外的球员在射门中。开枪射击，射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集，可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域，某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
通过使用相对位置信息在玩家之间的相对位置信息
摘要：加强学习的最新进步使得培养足球代理人，以模仿人类球员的行为。但是，现有方法成功复制现实的玩家行为仍然具有挑战性。实际上，代理商表现出诸如在球周围聚集或过早射击之类的行为。此问题的一个原因在于奖励功能总是为某些行动分配巨大的奖励，例如得分目标，无论情况如何，这种情况都会使代理人偏向高奖励行动。在这项研究中，我们将相对位置奖励和拍摄的位置重量纳入用于增强学习的奖励功能中。相对位置奖励，源自球员，球和目标的位置，是使用逆强化学习在真正的足球游戏数据集中估算的。拍摄的位置重量类似地基于这些游戏中观察到的实际射击位置。通过在真正的足球游戏中获得的数据集中进行实验，我们证明了相对位置奖励有助于使代理商的行为与人类玩家的行为更加紧密地保持一致。
我清晰地记得足球的刺激
-但是对于那些认为足球是一场比赛而不是灵魂的情感净化，并认为它应该包含戏剧元素的人来说，让我回顾一下一些紫色的下午。1946 年，高得分巨人陆军队和圣母大学队相遇。一个刚刚从战争中解脱出来的国家疯狂了。在可容纳 74,000 人的洋基体育场，有近 1,000,000 人申请观看比赛门票。难怪。陆军队有格伦戴维斯和 Doc Blanchard。圣母大学有约翰尼卢杰克。此外，参加那场比赛的其他 11 名球员获得了全美认可。然后发生了什么？陆军队六次进入圣母大学的 33 码线，但未能得分。圣母大学在当天的一次伟大的进攻中，将球推进 85 码到陆军队的三分线，在那里汉克福尔德伯格在第四节擒杀了速度飞快的比利冈帕斯，但没有取得任何进展
足球应用的摄像机校准算法的比较分析
摘要在解决足球比赛视频录像的自动分析问题时，目前正在使用特殊摄像机。这项工作介绍了已知算法和摄像机校准方法的比较表征，包括利用机器学习和神经网络的方法，目的是确定其缺点并为开发现代，更有效的方法和算法构成理论基础。具体来说，它检查了需要更多输入数据但可以快速运行的算法[1，2]和使用机器学习的更准确的算法[3，4，5，6，5]。证明他们的主要缺点是准确性或速度。使用机器学习的更准确的算法通常并未指定该算法的操作速度，这排除了它们在实时应用中的使用。强调速度的研究作品经常缺乏在现实生活中使用实际使用所需的准确性。
欧足联女子足球战略 2024-30 | 势不可挡
就欧洲体育而言，随着国家队和俱乐部足球的竞争日益激烈，各支球队之间的实力从未如此均衡。弥合剩余差距是未来的重点，帮助更多国家协会、联赛和俱乐部将女子足球发展成一项全职职业和可持续的投资项目同样重要。制定引人注目的比赛结构、加强青年发展计划和提高标准都是这项工作的关键。俱乐部许可制度和保护和改善比赛的明确监管框架尚未在每个国家都得到采用，而联赛和俱乐部的治理结构多种多样且不断发展，导致最高级别的组织和投资模式发生变化。
足球成功的决定因素：机器学习方法
足球研究的标题前进领域是使用统计建模和机器学习算法来预先匹配结果（1、2、3、4）。这些技术为脚步练习者提供了更深入分析的机会，以识别训练和匹配期间的关键变量，以准备不同的竞争情况。统计建模技术利用历史性能数据来识别模式和趋势以预测未来的结果。多种统计建模方法已用于预测匹配结果，例如； Mann-Whitney U非参数测试（5），t检验和判别分析（6、7）和单向方差分析（1、7、8、9）。最近，由于大数据的可用性，与统计建模技术相比，机器学习算法的灵活性和识别更复杂模式的能力变得越来越流行。这些包括；线性回归（10），日志线性建模（11），多元素逻辑回归（12），逻辑回归（13，14），贝叶斯网络（15）和决策树（1，9）。最流行的分类算法之一是决策树（16），旨在通过最小化分类错误来创建输出。该算法代表了通过决策节点的过程中从单数分区（根节点）中的基于结果的决策（叶子节点）。因此，在本研究中使用了决策树算法来表示所选性能变量和匹配结果之间的关系。因此，在这项研究中，分析中首先包括反对派和评分质量。专注于成功的决定因素时，考虑可能也会影响足球表现的外部参数至关重要。结果，“情境变量”的概念已成为绩效研究的重要方面（17）。重大搜索的两个突出变量是匹配状态，对“获胜”，“绘画或输掉”（18、19、20）和反对派的效果的影响，在对抗“强”“平衡”或“弱”对手时对性能的效果（11、12、12、12、21、21、21、22）。有效评估足球运动中的运动表现，对上述情况变量的了解进行了上述研究，以表明在分析性能时需要包含。确定反对水平的传统方法是基于目前的地位（23），赛季结束（11）或由于对方队伍之间海上排名末期的差异而定义的（24）。这些方法提出了批评，因为使用季节结束和赛车排名在季节动量和人性变化中都无法随着时间的流逝而认识到。因此，为了改善方法论严格，作者现在利用基于距离的机器学习算法，例如K-均值聚类（1，25，26）。上面的研究提供了对第一个团队级别的成功终端的详尽看法，使用方法来预测结合机器学习的匹配结果
数据分析，以通过位置预测前12名幻想足球运动员
幻想足球是一场比赛，参与者可以管理足球阵容并一对一踢球。这大约50年前使用铅笔和纸（Shipman，2009）开始。幻想足球的过程是通过起草来建立我们的团队，这是参与者一次选择一个球员，直到名册完成为止。这项研究的主要目标是确定即将到来的赛季的每个位置的前12名幻想足球运动员。对于幻想足球（四分卫，后卫，接球手，紧身，防守和踢球者）的每个位置），它们包括每个球员的排名，从本质上预测了该球员得分的积分总数，并创建了总数的下降列表。这些要点取决于玩家在游戏中的真实表现。因此，预计该赛季得分最高的球员将是该位置排名第一的球员。但是，这个排名从未最终变得准确，因为在赛季结束时，我们发现实际排名包含的球员表现优于Yahoo的预计总数，反之亦然。依靠他们的季前排名并不是最好的主意。最好找到一种方法，以更准确地预测一个排名，该排名可以超越依靠雅虎预测的竞争对手。
霍舍姆当地足球设施规划
https://localplans.footballfoundation.org.uk/local-authorities-index/horsham/horsham-local-football-facility-plan/10/116