Vi utvecklar en maskininlärningsstrategi för att representera och analysera den underliggande rumsliga struktur som styr skjutvalet bland professionella basketspelare i NBA. Vanligtvis, NBA spelare diskuteras och jämförs på ett heuristiskt, otydligt sätt som bygger på omätta intuitioner om spelarens beteende. Detta gör det svårt att göra jämförelser mellan spelare och göra exakta spelare specifika förutsägelser. Modellering skott försöksdata som en punkt process, skapar vi en lågdimensionell representation av offensiva spelare typer i NBA. Med hjälp av icke-negativ matris factorization (NMF), en oövervakad dimensionalitet reduktion teknik, visar vi att en låg rank rumslig nedbrytning sammanfattar skjutvanor NBA spelare. De rumsliga representationer som upptäckts av algoritmen motsvarar intuitiva beskrivningar av NBA-spelartyper, och kan användas för att modellera andra rumsliga effekter, såsom skjutnoggrannhet.
Miller och Al. REF analyserade skott urvalsprocessen av spelare med hjälp av icke-negativ matris factorization.
Factorized Point Process Intensities: A Spatial Analysis of Professional Basketball
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}