Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 3
 Görüntüleme 16
 İndirme 2
Bayes ağları ile futbol analitiği: FutBA modeli
2019
Dergi:  
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Futbol maçları yüksek belirsizliğe sahiptir ve sonuçlarının tahmin edilmesi zordur. Sadece veriye dayalı tahmin ve yapay öğrenme yöntemleri futbol tahminlerinde kısıtlı performans elde edebilmektedir. Uzman bilgisine dayalı modeller başarıya sahip olmuştur, fakat bu modellerin başka yerlere uygulanması için yine uzman bilgisi ve analistler tarafından gözden geçirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada Türkiye futbol ligleri için geliştirilmiş özgün bir Bayes ağı modeli önerilmektedir. Önerilen model futbol müsabakası yapan takımların hücum ve savunma gücünü maça ilişkin birçok gözlem ile belirleyerek maç sonucunu tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Modelin yapısı ve parametreleri uzman bilgisi ile geliştirilmiştir. Modelden tahmin üretirken geçmiş maç verisi ile maça ilişkin uzman bilgisi girdi olarak kullanılabilmektedir. Önerilen model Türkiye Süper Ligi’nden gerçek maç verisi ile değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Bayes ağları ile football analitiği: FutBA model
2019
Yazar:  
Özet:

Football matches have high uncertainty and the results are difficult to predict. Only data-based predictions and artificial learning methods can limited performance in football predictions. Expert knowledge-based models have succeeded, but these models need to be reviewed by expert knowledge and analysts to be applied elsewhere. This study suggests an original Bayes network model developed for the Turkish football leagues. The suggested model of the football match is aimed at predicting the match's outcome by determining the attack and defense strength of the teams doing the match with many observations related to the match. The structure and parameters of the model have been developed with expert knowledge. For example, the data from the previous match and the expert information about the match can be used as an input. The proposed model was assessed by the real match data from the Turkish Super League.

Anahtar Kelimeler:

Football Analytics Using Bayesian Networks: The Futba Model
2019
Yazar:  
Özet:

The results of football matches are difficult to predict due to their high uncertainty. Previous applications of data-driven machine learning approaches had limited performance in this prediction problem. Models that use expert knowledge had relatively higher performance but it is difficult to adapt these models to different cases as they need to be reviewed by experts and analysts based on specific requirements of the new application. This paper proposes a novel Bayesian network model to predict the results of football matches in Turkish football leagues. The Bayesian network model predicts the match results by estimating the attack and defense capability of the teams based on multiple observations about the football match. The structure and parameters of the model is defined based on expert knowledge. The model is able to use statistical data from previous matches and expert knowledge about these factors to generate predictions. The proposed model is evaluated by using data from the Turkish Super League.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 1.968
Atıf : 4.368
2023 Impact/Etki : 0.145
Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi