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不完美的墜落：羅伊‧哈勒戴

為了解決nba進階數據的問題，作者ToddZolecki 這樣論述：

兩屆賽揚獎得主、達成完全比賽與無安打比賽的MLB名人堂傳奇──羅伊‧哈勒戴 他華麗又急速消逝的人生， 如同他招牌的伸卡球，快速下墜，消逝於眾人眼底…… 　　羅伊‧哈勒戴的棒球故事是獨一無二的。 　　他從小就是超級巨星的命。一路從一九九五年在選秀會上在首輪獲選，再到一九九八年差點在生涯第二次先發就投出無安打，兩年後又跌到谷底，創下棒球史上最慘的單季成績，差點離開棒球界。 　　從來沒有一位名人堂投手曾經歷過這麼艱難的低潮。但哈勒戴勇於改變，從投球機制和心理建設，他將其全數重新改造，讓自己晉升為史上最強投手之一。 　　他在二○○三年和二○一○年兩度拿下了投手最高榮譽的賽揚獎，甚至在二○一

○年分別達成完全比賽與無安打比賽的王牌成績，在二○一三年因傷退休之際，更是所有記者、媒體、球員、球迷心中認定的準名人堂選手。 　　然而在二○一七年，他的人生驟然下墜，一場駕機失事意外讓許多人感到痛心，隨之而來的調查也帶出了許多令人費解的疑問：他究竟是經歷了什麼樣的歷練與痛苦後才站上巔峰？以及，他究竟是個什麼樣的人？ 　　作者與哈勒戴的家人、朋友、教練、隊友和對手們進行超過一百次訪談，還有與哈勒戴的妻子布蘭蒂有深度的對話，深度考究資料，蒐羅許多未公開的哈勒戴自我剖析。這本書紀錄了哈勒戴在二○一七年過世前，他在多倫多與費城的精彩棒球生涯，還有他青春期、人生低潮還有回饋棒球的動機與成就偉大人生哲

學。 　　這本自傳記錄了哈勒戴追求卓越的過程，不只是啟發許多學生球員與大聯盟球員效法，同時也向這位偉大的投手、隊友和父親致敬。 名人推薦 　　專文推薦 　　棒球作家 文生大叔 　　緯來體育台主播 李秉昇 　　感動盛讚 　　美國職棒球星 王建民 　　美國職棒球星 郭泓志 　　運動媒體網紅 卓君澤 　　運動視界主編 楊東遠 　　知名棒球Youtuber 台南Josh 　　職棒球星 周思齊 　　棒球球評 潘忠韋 　　MLB聖地牙哥教士隊台灣區球探 耿伯軒 　　棒球作家 張尤金 　　暢銷作家 啾啾麥 　　資深球評 曾文誠 　　前體育台主播/現任網路體育節目主持人 常富寧 各界好評 　　「羅

伊‧哈勒戴的故事富有層次，陶德·左勒茨基無懼地一層一層地剝開，完整呈現他的一生。」──傑森‧史塔克（Jayson Stark）《運動員 The Athletic》記者 　　「陶德·左勒茨基的漂亮之作，完美地描繪出哈勒戴勇猛而且值得信賴的個性，用隊友、父親、丈夫和朋友不同角色來呈現哈勒戴場內場外的一生。」──小魯本‧阿瑪洛（Ruben Amaro Jr.），前費城人總經理 　　「陶德·左勒茨基寫得真好。」──丹‧普萊薩（Dan Plesac），大聯盟聯播網球評、哈勒戴前隊友 　　「激推。」──約翰‧巴爾（John Barr），ESPN 的哈勒戴紀錄片主持人《不完美：羅伊‧哈勒戴的故事》

　　「不管是藍鳥球迷或是費城人球迷，只要你是棒球迷，這本都值得一讀。完美地寫出哈勒戴的故事。」──丹‧舒爾曼（Dan Shulman），ESPN 與藍鳥隊轉播團隊主播 　　「超棒的書，我推爆！」──達斯帝‧沃森（Dusty Wathan），費城人三壘指導教練 　　「非常推薦。在兩天內我就讀完了，陶德的蒐集資料非常詳細，而且細膩處理這個傷心又複雜的人生故事，令我折服。」──傑西‧杜埃帝（Jesse Dougherty），《華盛頓郵報》 　　「一讀就停不下來了。」──班‧戴維斯（Ben Davis），費城人隊轉播團隊主播 　　「如果你想要深度了解哈勒戴，你一定要讀這本書，鉅細彌遺又精彩。

」──葛雷格‧切斯洪（Gregor Chisholm），《多倫多星報》 　　「震撼之作。」──約翰‧克拉克（John Clark），費城地方電視台 NBC Sports 主播 　　「左勒茨基優美地且崇敬地描繪出哈勒戴的形象。引人入勝，鉅細彌遺，帶領讀者進入到主角的世界。」──《多倫多太陽報》 　　「神作！」──安傑洛‧卡達迪（Angelo Cataldi）, 費城體育電台 SportsRadio 94WIP Philadelphia 主持人 　　「左勒茨基的作品鉅細彌遺地呈現出名人堂投手哈勒戴的一生， 看到他受到父親啟發，畢生投入在棒球、訓練和飛行的熱忱。讀這本書就像重演一次哈勒戴的輝

煌生涯，透過他的文字，完全比賽和季後賽面對辛辛那提紅人的無安打比賽如同在你眼前上演。就用這本書來緬懷哈勒戴的偉大和超強的鬥志吧。」──包柏‧布魯克歐弗（Bob Brookover）, 《費城詢問報》

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利用機器學習的方法預測比賽的勝率-以 NBA 常規賽為例

為了解決nba進階數據的問題，作者賀彥銘 這樣論述：

本研究的主要目的是通過 Basketball-reference 網站提供的 NBA2003-2004 賽季至 2018-2019 賽季常規賽首發球員的場均基本參數或進階參數以及新增的 EFF、GmSc 和 Poss 三項進階參數，分別使用 XGBOOST、決策樹、SVM 支持向量機以及 KNN 進行預 測季後賽球隊在主場情況下的比賽勝負和判斷 3 項進階參數是否是球隊主在場情況下的 比賽勝負的關鍵因素並找出其他影響比賽勝負的關鍵因素，最後利用混淆矩陣和 F1 Score 進行評估實驗模型的準確率。實驗發現通過 XGBOOST 權重計算得到客場球員助 攻數(AWAY_AST)、主場球員每次投

籃罰球獲得率(HOME_FTr)和客場球員投籃中三 分球的比率(AWAY_3PAr)，是影響比賽勝負較高的參數，新增加的 EFF、Gmsc 和 Poss， 從本次研究來看由於三項參數在後續的實驗中的權重較低，導致三項參數對球隊勝負的 影響較小實驗效果相對不明顯。從六項評估指標來看預測某一支球隊在主場情況下的比 賽勝負的準確率在 60%左右，每一次的實驗預測效果 F1 Score 在 70%左右，若從單個球 隊來看，四個模型對活塞隊(DET)的比賽勝負預測實驗效果最佳。

自學Python：編程基礎、科學計算及數據分析

為了解決nba進階數據的問題，作者李金等 這樣論述：

面向Python初學者的一本實用學習筆記。全書共10章：第1章介紹Python的基礎知識，包括Anaconda、IPython解釋器、Jupyter Notebook等Python基本工具的使用；第2章介紹Python的基本用法，包括基本語法、數據類型、判斷與循環、函數與模塊、異常與警告以及文件讀寫等；第3章介紹Python的進階用法，包括函數進階、迭代器和生成器、裝飾器、上下文管理器以及變量作用域等；第4章介紹常見的Python標准庫的使用；第5章介紹Python的科學計算基礎模塊NumPy，包括NumPy數組的基本操作、廣播機制、索引和讀寫；第6章介紹Python的可視化模塊Matplot

lib，包括基於函數和對象的可視化操作；第7章介紹Python的科學計算進階模塊SciPy，包括一些高等數學的操作；第8章介紹Python的數據分析基礎模塊Pandas，包括Series和Data Frame的使用；第9章介紹Python的面向對象編程，包括對象的屬性和方法、繼承和復用，以及一個使用面向對象編程的實例；第10章介紹了一個用Python分析中文小說文本的實例。《自學Python——編程基礎、科學計算及數據分析》適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析數據的讀者閱讀，也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。 前言 致謝 第1章

初識Python1 1.1 Python簡介1 1.2 Python版本的選擇2 1.3 Python集成開發環境的搭建2 1.4 第一行Python代碼4 1.5 IPython解釋器5 1.6 Python代碼的執行模式7 1.6.1 解釋器模式7 1.6.2 腳本模式8 1.6.3 解釋器模式與腳本模式的區別9 1.7 Jupyter Notebook的使用9 本章學習筆記11 本章新術語11 本章新函數11 第2章 Python基礎12 2.1 基本語法簡介12 2.2 數據類型17 2.2.1 數字18 2.2.2 字符串23 2.2.3 Unicode字符串30 2.2.4 索引

與分片32 2.2.5 列表34 2.2.6 元組40 2.2.7 可變與不可變類型42 2.2.8 字典44 2.2.9 集合與不可變集合48 2.2.10 賦值機制53 2.3 判斷與循環58 2.3.1 判斷58 2.3.2 循環62 2.4 函數與模塊69 2.4.1 函數69 2.4.2 模塊73 2.5 異常與警告77 2.5.1 異常77 2.5.2 警告83 2.6 文件讀寫83 2.6.1 讀文件84 2.6.2 寫文件85 2.6.3 中文文件的讀寫87 2.7 內置函數88 2.7.1 數字相關的內置函數88 2.7.2 序列相關的內置函數90 2.7.3 類型相關的內置

函數92 本章學習筆記92 本章新術語92 本章新函數94 第3章 Python進階96 3.1 函數進階96 3.1.1 函數參數傳遞96 3.1.2 高階函數98 3.1.3 函數map()、filter()和reduce()101 3.1.4 Lambda表達式102 3.1.5 關鍵字global103 3.1.6 函數的遞歸104 3.2 迭代器與生成器105 3.2.1 迭代器105 3.2.2 生成器110 3.3 裝飾器112 3.3.1 裝飾器的引入112 3.3.2 裝飾器的用法115 3.4 上下文管理器與with語句118 3.4.1 上下文管理器的原理119 3.4.

2 模塊contextlib123 3.5 變量作用域125 本章學習筆記127 本章新術語128 本章新函數128 第4章 Python標准庫129 4.1 系統相關：sys模塊129 4.2 與操作系統進行交互：os模塊133 4.3 字符串相關：string模塊136 4.4 正則表達式：re模塊138 4.5 日期時間相關：datetime模塊142 4.6 更好地打印Python對象：pprint模塊145 4.7 串行化Python對象：pickle，cPickle模塊145 4.8 讀寫JSON數據：json模塊147 4.9 文件模式匹配：glob模塊150 4.10 高級文件

操作：shutil模塊151 4.11 更多的容器類型：collections模塊153 4.12 數學：math模塊157 4.13 隨機數：random模塊158 本章學習筆記159 本章新術語160 本章新函數160 第5章 Python科學計算基礎：NumPy模塊162 5.1 NumPy模塊簡介162 5.2 數組基礎163 5.2.1 數組的引入163 5.2.2 數組的屬性164 5.2.3 數組的類型166 5.2.4 數組的生成169 5.2.5 數組的索引172 5.2.6 數組的迭代174 5.3 數組操作175 5.3.1 數值相關的數組操作175 5.3.2 形狀相關

的數組操作179 5.3.3 數組的拼接操作184 5.3.4 數組的四則運算、點乘和矩陣類型187 5.3.5 數組的數學操作190 5.3.6 數組的比較和邏輯操作190 5.4 數組廣播機制191 5.5 數組索引進階194 5.5.1 數組基礎索引194 5.5.2 數組的高級索引196 5.6 數組讀寫199 5.6.1 數組的讀取199 5.6.2 數組的寫入200 5.6.3 數組的二進制讀寫200 5.7 隨機數組202 5.8 結構數組202 本章學習筆記206 本章新術語207 本章新函數207 第6章 Python可視化：Matplotlib模塊209 6.1 Matpl

otlib模塊簡介209 6.2 基於函數的可視化操作210 6.2.1 函數plt.plot()的使用210 6.2.2 圖與子圖215 6.2.3 其他可視化函數217 6.3 基於對象的可視化操作217 6.4 圖像中的文本處理219 6.5 實例：基於Matplotlib的三角函數可視化221 本章學習筆記226 本章新術語227 本章新函數227 第7章 Python科學計算進階：SciPy模塊228 7.1 SciPy模塊簡介228 7.2 插值模塊：scipy.interpolate229 7.3 概率統計模塊：scipy.stats233 7.3.1 基本統計量233 7.3.

2 概率分布234 7.3.3 假設檢驗243 7.4 優化模塊：scipy.optimize246 7.4.1 數據擬合247 7.4.2 最值優化251 7.4.3 方程求根254 7.5 積分模塊：scipy.integrate255 7.5.1 符號積分與SymPy模塊255 7.5.2 數值積分257 7.6 稀疏矩陣模塊：scipy.sparse260 7.7 線性代數模塊：scipy.linalg262 7.8 實例：基於SciPy的主成分分析268 本章學習筆記271 本章新術語272 本章新函數272 第8章 Python數據分析基礎：Pandas模塊274 8.1 Pand

as簡介274 8.2 一維數據結構：Series對象275 8.2.1 Series對象的生成275 8.2.2 Series對象的使用277 8.3 二維數據結構：DataFrame對象280 8.3.1 DataFrame對象的生成280 8.3.2 DataFrame對象的使用283 8.4 Pandas對象的索引286 8.4.1 基於中括號的索引和切片286 8.4.2 基於位置和標記的高級索引289 8.5 缺失值的處理293 8.6 數據的讀寫294 8.7 實例：基於Pandas的NBA數據分析295 本章學習筆記299 本章新術語299 本章新函數299 第9章 Pytho

n面向對象編程300 9.1 面向對象簡介300 9.2 自定義類型303 9.3 方法和屬性305 9.4 繼承與復用311 9.5 公有、私有、特殊

建構運動彩券之預測模型

為了解決nba進階數據的問題，作者周禹丞 這樣論述：

運動彩券為全球帶來了很高的產值，在臺灣隨處可見運動彩券投注站，隨著互聯網時代的來臨，在歐洲更有許多的博彩公司使用線上投注，各種玩法五花八門。本文為了解運動彩券比賽的賠率預測，建構三階段預測模型提供參與者以及運動彩券分析師等相關職業一個預測的模型。首先，從英格蘭超級足球聯賽及英格蘭足球聯賽盃之官網，蒐集曼徹斯特城足球俱樂部與曼徹斯特聯足球俱樂部之2018-2021賽季歷史對戰比賽結果進行分析，利用馬可夫鏈(Markon Chain)作為研究方法，建立轉移機率矩陣、求算預測誤差、及建立賠率模型。研究結果發現，誤差預測:平均為勝率7%、和率3%、及敗率4%，然後將此誤差建立臺灣運動彩券及外國運動彩

券不同莊家抽水比例的賠率範圍。本文所建構三階段預測模型，未有其他指標介入下，其誤差值均都在8%以下，也有零誤差的預測，未來可搭配基礎數據與進階指標進行預測，以提升精準度。