nba賽事的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

熱手效應

為了解決nba賽事的問題，作者 這樣論述：

瘟疫竟然成就了一代戲劇文豪莎士比亞？   巴菲特的投資秘訣竟是“被動”？   又是什麼力量促使斯蒂芬·庫裡成為NBA歷史三分王？      當一位籃球運動員手感超絕，接連進球，我們會說“他的手熱了！熱得發燙！”並相信他的下一投也更可能投中，這就是“熱手效應”——在1985年初次研究它的論文中，它被定義為一種認知錯誤。   然而，事實並非如此。   在接下來的幾十年裡，這一撲朔迷離的議題吸引了無數心理學家、經濟學家和統計學家的加入。他們試圖從各個角度論證，“熱手”的確存在，並探究連勝的秘密。   “手氣”究竟是人類的一種認知錯誤，還是一種如天賦、機遇、運氣一般的存在？在《華爾

街日報》記者本·科恩的新書《熱手效應》中，你將讀到斯蒂芬·庫裡如何成為NBA歷史三分王，瘟疫如何幫助莎士比亞成為一代戲劇文豪，拒絕比爾·蓋茨的馬克·特梅爾成為一代遊戲天才，音樂公司為了向使用者澄清歌曲播放的“隨機性”煞費苦心，巴菲特的投資秘訣竟是“被動”，凡·高的畫作如何被視為贗品又如何驗明正身……   本書不僅僅涉及體育和經濟學，還涉及藝術、電影、股市、心理學等各個領域，本·科恩通過一個個真實發生的小故事說明，人類的每一次事件是如何受到“手氣”的深刻影響的。

nba賽事進入發燒排行的影片

基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測

為了解決nba賽事的問題，作者錢寧 這樣論述：

近年預測比賽勝負的研究大多有兩點問題，一是以賽後數據做為預測，也就是以比賽已經結束所記錄下的數據來預測該場比賽結果。這樣的做法並不符合真實世界的情況，因為不可能在賽前就得知該場比賽的數據，因此造成準確率失真；二是以球隊的平均數值表現進行分析和預測，這樣的作法並沒有考慮到個別球員在比賽中做出的貢獻，造成許多個別球員表現並未被充分利用，例如：球員個人的得分、失誤、犯規等…。除此之外，對於數據預測的方式多採取傳統的計算方式，例如：直接將前三場的球隊得分算平均，當作第四場的得分，這樣的作法並未考量到數據之間的相關性，造成預測的數據不精準。本論文提出基於時序模型與圖神經網路，以預測出季後賽的勝負，首先

，我們以球員當作點(nodes)，並以時序模型預測之球員表現當作點特徵(node features)，根據其在球隊上的位置關係建邊(edges)形成一張圖(graph)。其次，利用本論文所提出的圖神經網路架構進行預測，其中GAT的注意力機制(attention)將會選取圖中重要的點並計算出點表達式(node representation)，經由GCN做卷積(convolution)得出特徵向量後，再透過全連結層(fully connected)將點表達式轉換成圖表達式(graph representation)，以進行最後的勝負預測。本論文以美國職籃(National Basketball A

ssociation, NBA)2020-2021球季的資料進行實驗，傳統以三場平均(3-game-average)計算出數據並透過ANN預測，準確率為59.5%，而透過本論文所提方法進行預測的準確率達到76.9%，顯示本架構能夠有效預測比賽的勝負。

說籃高手―張丕德的體育評述樂與怒

為了解決nba賽事的問題，作者張丕德 這樣論述：

　　０作為NBA球迷，張丕德的粵語評述很可能陪伴你一同長大。自上世紀九十年代初擔任亞洲電視節目《NBA地帶》起，近三十年來他在不同媒體擔任體育評述員。本書由他入行經過說起，詳述不同電視頻道，包括亞視、ESPN、NowTV以至樂視體育等的幕後故事和興衰，並會分享如何才是一位好的體育評述員。書中還會道出他對NBA賽事、球員以及近年球賽種種變化的觀點，以及NBA如何在九十年代由一項美國本土運動推向全世界。本書另闢章節，講述他現場評述NBA全明星賽的經歷，以及先後參與四次奧運現場採訪的故事。   　　．NBA球星的中文綽號緣起？ 　　．專業的體育評述員要具備甚麼條件？ 　　．不同年代的NBA球風哪

個更熱血？ 　　．近距離採訪不冋球星，他們的真面目是怎個樣？ 好評推薦   　　「……之所以後來司職體育評述，亦每多真知灼見，更敢說屬香港行內數一數二。如今著書自述，丕德既寫體壇閱歷，也寫人生智慧，以其見多識廣，讀者們有福了。」——黃興桂   　　「張丕德是最先幾位把球隊和球員資料存入手提電腦來配合直播的，對不少同行很有啟發！」——何輝

運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決nba賽事的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。