为了降低运动员训练效果评估误差,便于教练员合理制定训练计划,提出了基于机器学习算法的运动员训练效果评估方法.选取心率、摄氧量、血红蛋白等生理指标作为支持向量机输入向量,将运动员训练效果评估期望值作为输出建立训练样本,设置支持向量机参数,以评估误差最小为学习目标.支持向量机对训练样本进行学习建立运动员训练效果评估模型,选取某大学运动员作为研究对象,通过足球、篮球、排球、游泳、跑步5项运动进行训练效果评估测试,结果表明,所提方法的评估运动员训练评估误差低,具有较高的实际应用价值.
机器学习算法 训练效果 支持向量机 高维特征空间 指标矩阵