你做不到的，本·斯托克斯：使用个性化深度神经网络动态预测板球击球类型
应用统计
2021-02-04 v1 机器学习
摘要
在给定球路类型和比赛情境下预测击球手将尝试何种击球，是板球运动中最具挑战性且战略最重要的任务之一。击球手的目标是在不被淘汰的情况下尽可能多得分，而投球手的目标是遏制得分流并理想地淘汰对手。获得最佳的击球手对投球手对位至关重要。例如，对于防守方而言，针对对方明星击球手选择投球手可能是胜负的关键差异。因此，若拥有一本预定义的战术手册（如 NFL 中所用），使球队能够根据比赛背景、所投打的击球手以及可用的投球手来预测如何最佳布置防守队员，将赋予其显著的战术优势。为此，我们提出一种个性化深度神经网络方法，可预测在特定比赛情境中特定击球手将把特定投球手和球路类型击向何处的概率。我们以英格兰与新西兰的 2019 年世界杯决赛为案例，展示我们的个性化预测如何为教练和队长的决策——包括赛前和赛中战术选择——提供关键信息。
引用
@article{arxiv.2102.01952,
title = {You Cannot Do That Ben Stokes: Dynamically Predicting Shot Type in Cricket Using a Personalized Deep Neural Network},
author = {Will Gürpınar-Morgan and Daniel Dinsdale and Joe Gallagher and Aditya Cherukumudi and Patrick Lucey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01952},
year = {2021}
}
备注
20 pages, 12 figures, accepted paper for the 2020 MIT Sloan Sports Analytics Conference