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核心體能訓練：釋放核心潛能的動作練習和方案設計

為了解決mlb球員排名的問題，作者（美）格雷格·布里滕納姆（美）丹尼爾·泰勒 這樣論述：

經過良好訓練的核心是幫助運動員取得成功的關鍵。《核心體能訓練：釋放核心潛能的動作練習和方案設計》的作者基於多年的執教經驗，為廣大讀者提供了系統、科學的核心訓練方法。《核心體能訓練：釋放核心潛能的動作練習和方案設計》共分為五個部分。第一部分對核心及其重要性進行了概述。第二到第四部分分別介紹了核心穩定性、核心力量和核心爆發力的訓練方法，通過專業演示和系統指導，詳解了超過300種核心練習。第五部分聚焦于核心測試與訓練的方案設計，提供了針對不同級別和專項運動員的訓練計劃示例。無論您是體能訓練師、康復師、力量教練、私人教練、運動員還是運動愛好者，《核心體能訓練：釋放核心潛能的動作練習和方案設計》都將帶您

充分了解核心，掌握安全又有效的核心訓練方法，從而充分釋放潛力，提升運動表現。格雷格·布里滕納姆，（Greg Brittenham）布里滕納姆曾在紐約尼克斯隊擔任助理教練20年之久，致力於球員發展和團隊訓練。之後，在2011—2012賽季之前一直擔任維克森林大學男子籃球隊和女子籃球隊的運動表現發展主管。他還是美國國家健康與運動研究所的運動表現部主任。除了美國男子職業籃球聯賽（NBA）球員，他還給美國職業橄欖球聯盟（NFL）和美國職業棒球大聯盟（MLB）的運動員，以及幾個世界範圍內排名第一、更多的是排名前十的網球運動員提供建議和訓練。布里滕納姆關於提升運動員整體能力的訓練計劃方案使他成為世界範圍內

培訓和會議中受人歡迎的演講者和教育者。他著有Complete Conditioning for Basketball 一書，還與他的父親迪安·布里滕納姆（Dean Brittenham）——體能領域的一位先驅者，共同完成了Stronger Abs and Back 一書。 丹尼爾·泰勒，（Daniel Taylor）泰勒是錫耶納大學的體能主教練，監管學院18個系不同運動項目的校隊訓練計劃，比如水球和長曲棍球等。他訓練的許多運動員後來在橄欖球、長曲棍球、棒球和籃球領域達到了專業水平。泰勒為錫耶納大學男子籃球隊在全美大學生籃球錦標賽上獲得歷史性3年連冠（2008—2010）做出了突出貢獻，其

中包括2008年和2009年兩次橫掃對手奪冠。在此之前，泰勒在紐約奧爾巴尼的聖羅斯學院男子和女子籃球隊以及紐約尼克斯訓練營工作。面向高中到大學運動員，他曾在東北部地區的眾多培訓和研討會上做演講。他來自英格蘭的北約克郡，現定居於紐約州斯科舍市。 葛列格·布裡滕納姆（Greg Brittenham） 布裡滕納姆曾在紐約尼克斯隊擔任助理教練20 年之久，致力於球員發展和團隊訓練。之後，在2011—2012 賽季之前一直擔任維克森林大學男子籃球隊和女子籃球隊的運動表現發展主管。他還是美國國家健康與運動研究所的運動表現部主任。除了美國男子職業籃球聯賽（NBA）球員，他還給美國職業橄欖

球聯盟（NFL）和美國職業棒球大聯盟（MLB）的運動員，以及幾個世界範圍內排名第一、更多的是排名前十的網球運動員提供建議和訓練。布裡滕納姆關於提升運動員整體能力的訓練計畫方案使他成為世界範圍內培訓和會議中受人歡迎的演講者和教育者。他著有Complete Conditioning for Basketball 一書，還與他的父親迪安·布裡滕納姆（Dean Brittenham）——體能領域的一位先驅者，共同完成了Stronger Abs and Back 一書。   丹尼爾·泰勒（Daniel Taylor） 泰勒是錫耶納大學的體能主教練，監管學院18 個系不同運動專案的校隊訓練計畫，比如水球

和長曲棍球等。他訓練的許多運動員後來在橄欖球、長曲棍球、棒球和籃球領域達到了專業水準。泰勒為錫耶納大學男子籃球隊在全美大學生籃球錦標賽上獲得歷史性3年連冠（2008—2010）做出了突出貢獻，其中包括2008 年和2009 年兩次橫掃對手奪冠。在此之前，泰勒在紐約奧爾巴尼的聖羅斯學院男子和女子籃球隊以及紐約尼克斯訓練營工作。面向高中到大學運動員，他曾在東北部地區的眾多培訓和研討會上做演講。他來自英格蘭的北約克郡，現定居於紐約州斯科舍市。

mlb球員排名進入發燒排行的影片

基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例

為了解決mlb球員排名的問題，作者潘振卿 這樣論述：

現今資訊發達及行動裝置普及的情況下，帶來了龐大的數據量，對於個使用者獲取資訊來說相對容易，各行各業都從中發展出不同的行銷模式進而獲得廣大商機，在運動領域也出現相同情況。運動產業藉由網路媒體傳播到各個角落，在美國排名前五名運動項目之一的美國國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)也跟上了這波熱潮，藉由各式各樣聯盟、球隊組織活動，不但創造了話題性及討論度，同時也將其產業鏈連結到我們生活中，例如：球迷可藉由行動裝置透過網路傳遞方式，不僅能夠直接觀賞運動比賽線上直播或是接收社群媒體訊息等，同時球迷也能直接在網路商店中購買到關於球隊及球員之相關周邊商品。

而組織經營管理團隊，除了要了解如何透過商業手法獲益以外，最重要的則是如何操作球隊獲得更多的勝利，創造出球隊品牌效益，進一步的吸引到更多的球迷支持球隊，因此如何獲得球隊勝利變成組織的首要課題。每年NBA每場例行賽都攸關球隊是否能夠獲得季後賽資格，進一步抱得年度的冠軍金盃，因此如何找出潛在影響每場對戰組合中的勝負因子，則須透過數據資料挖掘找出隱藏的訊息並觀察與解釋，讓其數據產生有用的價值。本研究設計三組不同實驗進行預測模型之比較，其中除了透過歷史賽事數據資料探勘與機器學習相結合方式以外，同時使用了衡量各類對弈活動水準的評價方法Elo等級分制度（Elo Rating System）及搜集運動新聞文章

、評論使用文字探勘等方式，希望透過上述不同面向找出影響對戰組合勝負的關鍵因子並建立運動賽事預測對戰組合之預測模型。

棒球運動從入門到精通（全彩圖解版）

為了解決mlb球員排名的問題，作者（美）肯尼·托馬斯，D.J.金 這樣論述：

在棒球運動中，每個人的能力都會得到充分的展現，因此，提高個人及團隊的技戰術水平是每個球隊的必然選擇。《棒球運動從入門到精通(全彩圖解版)》是由擁有多年運動員職業生涯及教練執教經驗的肯尼·托馬斯與D. J. 金合力打造的。本書內容從介紹棒球比賽的基本規則入手，依次詳細解讀了傳球、接球、守備、投球、打擊、跑壘等方面的基礎技術與技巧。在此基礎上，本書融入了專項位置、內外場局面處理、特定局面的防守與進攻等專項訓練的細緻分析，同時對球員的身體與心理健康提供了指導方法。《棒球運動從入門到精通(全彩圖解版)》還為練習者設計了常見的正誤動作提示及系統的記分式測評體系，幫助練習者準確領悟技巧

，提高棒球智商，迅速進階。肯尼·托馬斯，自從成為南卡羅萊納大學艾肯分校棒球隊的主教練以來，肯尼·托馬斯重建了該校的棒球隊「Pacers」，並使該校的棒球隊成為全美大學生棒球聯賽中的一股新的力量，球隊排名常年穩居在全美大學體育協會二類大學棒球隊的前25名之內。在2017賽季的開始，肯尼·托馬斯個人的職業教練勝場數達到了1139場。其中作為南卡羅萊納大學艾肯分校棒球隊主教練的勝場數為618場。目前1139勝、562負的執教成績使他在全美大學體育協會二類大學棒球隊所有教練的勝場數中排名前40。而他作為南卡羅萊納大學艾肯分校棒球隊的主教練期間，64.3%的勝場率使他在全美大學體育協會二類大學棒球隊所有

教練中排名前30。托馬斯在執教「Pacers」隊的11個賽季中，已經帶隊贏得了8屆全美大學生棒球聯賽的冠軍。在托馬斯執教的所有球員中，已經有67名球員在美國大聯盟（MLB）選秀中被選中並簽約。102名球員入選最佳陣容，其中17名球員入選全明星陣容，6名球員入選當年的最佳陣容，一名球員入選東南賽區最佳陣容，一名球員入選國家賽區最佳陣容。在他的帶領下南卡羅萊納大學艾肯分校棒球隊球員連續5年，在美國大聯盟選秀中，前15輪被選中。在美國田納西州納什維爾瓦卡大學當球員時，托馬斯曾3次入選最佳陣容，2次入選全區最佳陣容，3次成為隊伍的隊長，並在他的D一賽季被全美大學校際體育運動協會評選為最佳接手。

D.J.金，曾經作為副主教練和招聘專員在美國喬治亞州安德魯大學度過了三個賽季。同時，他還在肯尼索州立大學作為志願者助理教練度過了三個賽季。在南卡羅萊納大學艾肯分校工作的三個賽季中，D.J.金曾經擔任兩年球隊投手教練，同時兼任球隊招聘人員、力量訓練教練、球隊協調員和體育場主管等工作。D.J.金曾在愛荷華州的河谷聯盟的夏季聯賽中，擔任DubuqueWaves棒球隊主教練，在那裡被選中執教該聯盟中的全明星球隊。同時又在弗吉尼亞州的山谷棒球聯盟連續兩年的夏季聯賽中，擔任WaynesboroGenerals棒球隊主教練。同時帶領隊伍取得了2014年該聯盟夏季聯賽的冠軍，在2015年的夏季聯賽中，帶領隊伍

打進了半決賽。在D.J.金的職業教練生涯之前，作為高中生球員曾經為美國陽明中學連續兩屆贏得州級別棒球聯賽冠軍。曾經被美國傳奇教練休·布坎南執教過。在大學期間，效力于ChattahoocheeValley棒球隊，併入選全明星投手陣容，並在美國肖特爾學院退役，結束了自己的職業棒球生涯。 丁峰，北京外國語大學英語和國際金融雙學士；中國棒球協會外事主管；國家棒球隊翻譯；2008年北京奧組委棒球競賽團隊成員；2010年廣州亞運會棒球競賽主任；2013年天津東亞運動會棒球競賽主任。

一個基於深度神經網路 用以預測美國職業棒球大聯盟球隊戰績的方法－ 以是否晉級季後賽為例

為了解決mlb球員排名的問題，作者李祐任 這樣論述：

數據一直以來都出現在每個人的身邊，且與人類生活是密不可分的。近年來，數據在各領域地位日益漸增，尤其是在職業運動方面更加明顯；在所有職業運動中，棒球比賽的統計可說是數據化的先驅，例如：”Sabermetrics”是使用數據的最佳代表。棒球的數據是相對容易取得且大量的，而Major League of Baseball (MLB)又是世界上最頂級且最有名的職業棒球聯盟。本篇論文將運用深度學習的方式來預測MLB各球隊的整年度戰績區間；由於戰績預測是相對複雜且困難，而原始資料存在著大量的雜訊，導致特徵選取的重要性大大提升。我們將使用Weka做特徵的選取，再使用兩種模型來預測勝場數，且利用均方根誤差(

Root Mean Square Error; RMSE)的評斷標準跟真實勝場數做比較；此外，用預測出來的勝場數做出戰績排名表，據此，得到季後賽名單來跟實際名單做相比。本篇論文提出兩種模型來預測勝場數，其中，第一種模型，使用人工神經網路(Artificial Neural Network)，而第二種模型，則會利用閘控遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit)，且資料的收集將會以2000年~2018年的數據做為訓練基礎，並以2019年的戰績作為最後的測試資料。此外，我們為了增加這些模型的信賴度，也會把2019 ZIPS球員預測成績結合2019 ZIPS 預估的球隊成績當作另一個測試

集；另外，2019 ZIPS球隊勝場預測結果，也會當成我們比較結果的標準。在最後的結果裡，人工神經網路模型表現得比閘控遞迴單元網路來的出色。接著比較把目標當成分類問題或回歸問題，當成回歸問題的結果又些許贏過視為分類問題的結果。最後比較了四種特徵選取的方式，發現關聯性方法是最好的方法。綜合上述，我們可以得到最好的模型是利用人工神經網路搭配關聯性特徵選取法來解決回歸性的問題，在利用2019真實數據當測試及測試時，並在RMSE作為評測方式下得到4.55的成績。而當使用ZIPS預估的球隊成績做為測試數據時，可得到9.04的結果。另外，在做季後賽預測測試時，可以分別得到0.93及0.73的準確率。