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另外網站邁阿密熱火隊 - 台灣籃球維基館也說明：2006、2011、2012、2013、2014、2020. NBA ... NBA季後賽次輪打得最激烈的對戰組合暴龍、熱火，16日進行搶七決戰，暴龍後場雙槍Kyle ... 最佳戰績:2012–13球季66勝16敗.

國立臺北科技大學 經營管理系 蔡榮發所指導 林峻霆的 美國職棒球團與球員績效分析 （2021），提出nba戰績季後賽2020關鍵因素是什麼，來自於職業運動、球團效率、球員效率、差額變數模型分析、非意欲產出模型分析。

而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 范欽雄所指導 李祐任的 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 （2020），提出因為有 深度學習網路、棒球比賽、美國職棒大聯盟、球隊戰績、勝場預測、季後賽預測的重點而找出了 nba戰績季後賽2020的解答。

最後網站2020年NBA季後賽- 维基百科，自由的百科全书則補充：2020 年NBA季後賽是國家籃球協會（NBA）在2019-20 NBA賽季常规赛完畢後舉行的七场四胜制淘汰賽，本届是第74届季后赛。 季後賽第一輪在2020年8月16日開打，東西區準決賽 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了nba戰績季後賽2020，大家也想知道這些：

美國職棒球團與球員績效分析

為了解決nba戰績季後賽2020的問題，作者林峻霆 這樣論述：

攤開近年來美國職棒大聯盟MLB(Major League Baseball)中30支球團的薪資花費，各球團為提升晉級到季後賽和問鼎世界大賽(World Series)冠軍機會，大市場球團不斷提高薪資政策在球員市場中網羅明星級球員，來提升整體團隊戰力，若球團的戰績表現不佳容易招致批評，其薪資政策過於浪費且無效率；相較之下小市場球團以有限的預算，對球員進行場上表現評估以及從球員市場中尋找潛力球員，組建出具經濟實惠的陣容，並在球季中創下佳績。本研究選取2021年球季30支球團與407球員作為評估對象，球團績效評估方面，以團隊薪資作為投入項，總上壘數、總得分、團隊勝率和團隊投手防禦率作為產出項，並以

差額變數模型分析歸納出具有效率和無效率之球團。球員績效評估方面區分為野手和三種類型投手，以年度薪資、出賽次數和打席數作為投入項，意欲產出項為球員賽場上正面評價之數據，球員賽場上負面評價之數據作為非意欲產出項，並且以非意欲產出模型分析歸納出具有效率和無效率之球員。研究結果發現30支球團中有6支球團具有效率，其餘的24支球團中除了多倫多藍鳥，其他球團在薪資方面均存在超額投入現象，存在超額投入現象的前五名球團皆為大市場球團，以費城費城人的超額投入幅度最高，而球團效率因資源集中而有顯著差異，亦即球團的薪資投入過於集中在明星球員上，未必能讓球團效率有所提升，相反的球團薪資的分散在潛力球員或其他球員上，能

讓球團效率表現較好，且更具經濟效益。球員分析方面共有48位野手、12位先發投手、22為中繼投手和19位救援投手的表現具有效率，球團經理人可以針對這些球員進行網羅來補強團隊陣容，特別是潛力球員們。另一方本研究歸納出無效率之球員，可能存在超額投入薪資與出賽次數，亦或是非意欲產出過多之現象，將球員的分析結果提供給球團經理人，讓經理人能夠考量球員狀況進行資源有效的配置。

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nba戰績季後賽2020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。

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