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另外網站NBA西區國王重登首位 - 人間福報也說明:湖人的黃金陣容在季末拉出十一連勝,吸引全聯盟的注意,但是國王、灰狼和馬刺戰績也都緊追不捨,每一場比賽的勝負都可能會影響季後賽的對戰組合。馬刺拿下六連勝,同時令 ...

國立勤益科技大學 工業工程與管理系 翁美玲所指導 陳祺翰的 倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測 (2020),提出nba西區戰績關鍵因素是什麼,來自於類神經網路、倒傳遞神經演算法、監督式的學習模式、MAPE。

而第二篇論文國立臺北大學 統計學系 黃怡婷所指導 陳逸恆的 以雙變量卜瓦松迴歸模型預測 NBA 球隊得分與賽事結果 (2018),提出因為有 準確度、雙變量卜瓦松迴歸模型、NBA、EM演算法的重點而找出了 nba西區戰績的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了nba西區戰績,大家也想知道這些:

nba西區戰績進入發燒排行的影片

拓荒者已經宣布由前活塞球員Chauncey Billups當新任總教練,昨天的影片中有提到,其實拓荒者目前的狀況非常多,主要的原因是這支球隊一直都是西區列強之一,所以由一位沒擔任過總教練的Chauncey Billups來執教兵符,對他跟球隊來說都是小小的考驗,這裡指的是戰績上!

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倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測

為了解決nba西區戰績的問題,作者陳祺翰 這樣論述:

球賽是現代人生活中的消遣娛樂,也是家戶熱烈討論的議題,在觀賞球賽之餘,運動彩券2019的年營收額高達436億,進而得出世界籃球正朝着職業化及產業化方向發展,球隊可透過數據化的分析,精準管理訓練內容並提升球隊弱勢。本研究從20年的歷史得分資料中看出NBA球賽規則與球賽勝負習習相關,因此採用倒傳遞神經演算法將20年的NBA DATA套用於監督式的學習模式,並將其研究結果進行MAPE準確率分析,找出關鍵變數及計算方法,最終預測出30支球隊的得失分進而透過排名找出奪冠勝率最高的球隊,並據以改善球隊競賽陣容。

以雙變量卜瓦松迴歸模型預測 NBA 球隊得分與賽事結果

為了解決nba西區戰績的問題,作者陳逸恆 這樣論述:

每年NBA例行賽是世界各地的球迷高度的關注球賽之一,而該賽事也是運動彩券重點經營的項目之一,若可從過去賽季的歷史資料來預測NBA賽事的結果,不僅可增加看球賽的樂趣,也可從投注運動彩券獲得獎金。使用2016-17球季資料,本研究採用 Karlis與Ntzoufras (2003) 提出得雙變量卜瓦松迴歸模型 (Bivariate Poisson Regression Model) 來建構預測模型,並使用2017-18例行賽的賽事結果來驗證,而使用Karlis與Ntzoufras (2005) 所發表 bivpois R 套件來建模。本研究建模會使用球隊隊名,再加入球賽前三場的NBA聯盟所提供的

基本數據資料來建模,並使用AIC與BIC等選模指標來選則最佳模型,最後再將預測與觀察的得分轉成勝負,利用敏感度、指定度與準確率來評估模型的預測能力。本研究總共建置五種類型的模型,主要解釋變數為隊伍名稱,另外加入由基本數據所建構的兩種類型的指標,在組合隊伍名稱與兩種類型的指標,最終僅有隊名的模型有最小的AIC與BIC,而該模型使用 2017-18 球季驗證可正確判定主場獲勝的敏感度可達7成6,而可正確判定客場獲勝的指定度僅有4成3,整體的準確度為62.5%。關鍵詞:準確度、雙變量卜瓦松迴歸模型、NBA、EM演算法