大聯盟季後賽的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

回程

為了解決大聯盟季後賽的問題，作者藤井樹 這樣論述：

人會把愛情弄得很美好，也會把它搞得很糟糕，若當初不是那樣地結束，現在的我們，會是怎麼樣的呢？ 　　他計畫了一趟可能是他這輩子最重要，也最有意義的一次長途旅行，目的地，不是什麼國家，不是什麼縣市，也不是什麼地名。 　　而是一些人的心。 　　這趟旅行的起源，要從臉書開始講起。 　　某天，在臉書上，他收到了一則交友訊息，來自多年前，曾經傷他很深的女友。 　　她對他說，謝謝，對不起。 　　然後他想起，自己也曾經傷害過別人，如果不能見到那些曾經被他傷害的人，親口說出一句對不起，那遺憾，會好深的。 　　於是，他決定出發，不管最後這趟旅程的終點，會是怎麼樣的結局。 　　人生是一部很棒的電影，可惜不能倒帶，而

且只播一遍。這一趟旅程，或許並不能讓他回到曾經愛過的那個時候，卻可以讓他在回程時細數，他到底得到了什麼。與其說這是一趟找人的旅行，不如說，他是在找自己。 　　旅行，開始！ 作者簡介 藤井樹 　　本名吳子雲，高雄市人。　　一九七六年九月十日生於高雄。　　如果可以的話，也希望死於高雄。 　　著有《我們不結婚，好嗎》、《貓空愛情故事》、《這是我的答案》、《有個女孩叫Feeling》、《聽笨金魚唱歌》、《從開始到現在》、《Ｂ棟11樓》、《這城市》、《十年的你》、《學伴蘇菲亞》、《寂寞之歌》、《六弄咖啡館》、《夏日之詩》、《暮水街的三月十一號》、《流浪的終點》、《流轉之年》、《微雨之城》。 星

期天的早晨，我家窗外的景色美得像幅畫。這是住在郊區半山腰上的好處。空氣好，很安靜。 平時最吵的聲音是外面的鳥叫聲，夏天的話則是蟬鳴。偶爾刮著風勢較強的南風，整片山脊的樹都會被吹得不停鞠躬。而這個早晨比較特別，現在是冬天，氣溫是偏低的十四度，我家裡的室溫是十九度。厚厚的山嵐覆蓋了山頭，片片濃霧在山腰間穿梭著。我剛起床沒多久，正想去泡麥片來喝，不經意往客廳旁落地窗的方向看了一眼。冬天時，窗外的景色大多是灰灰的天飄著細雨，偶爾才會一片翠綠。沒辦法，這裡是台北，天無三日晴。但今天，很意外的，一片霧白，偶爾透出斑斑綠意，好美。我在那片風景裡陶醉了一會兒，然後被自己肚子的咕嚕聲給拉回現實，泡好了麥片，我坐

到沙發上打開電視，體育台在重播去年的大聯盟季後賽，紅雀隊與費城人隊正在廝殺，那是季後賽第一輪的第五場對戰。雙方前四戰打成兩勝兩敗的平手局面。關心大聯盟賽事的棒球迷應該都還記憶猶新。費城人在五戰三勝制的第一輪賽程裡，在第五戰時輸給了聖路易紅雀隊，比分是一比○。對球迷來說，這是個會氣死人的比數，同時也是會爽死人的比數，差別只在你支持的那一隊是○還是一。我喝了幾口熱呼呼的麥片，坐在沙發上，靜靜地看著紅雀那殘忍、巨大且唯一的一分壓垮了去年最強的費城人。身為費城人的球迷，我的情緒還是有波動的，只是不再像去年輸球那當下那麼劇烈。然後我關上電視，把杯子洗乾淨，整理好大概一個星期份量的行李，接著進浴室裡沖了一

個熱水澡。我喜歡在冬天寒冷的早晨裡，保持身體的溫暖，也保持頭腦與精神的清醒。然後出發，開著車子，出發。開始可能是我這輩子最重要，也最有意義的一趟長途旅行。目的地，不是什麼國家，不是什麼縣市，也不是什麼地名。而是一些人的心。

大聯盟季後賽進入發燒排行的影片

支持向量迴歸結合基因演算法預測外匯價格—以歐元兌美元為例

為了解決大聯盟季後賽的問題，作者陳又榮 這樣論述：

外匯市場是由全球各地區不同交易時段的交易市場組成，倫敦市場和紐約市場交易時間的重疊區是全球外匯交易最頻繁的時段，將資料視覺化後發現在兩大市場交易時間重疊區內，匯率的波動幅度較大，因此判斷交易時間重疊區會對匯率造成影響。每週末外匯市場休市後可能發布出乎意料的新聞消息，所以收市前持有外匯的風險較高。將資料視覺化後觀察發現，在收市前和開盤後，匯率會有明顯的漲跌現象，因此判斷週末會對匯率造成影響。綜上所述，本研究除探討一般量價屬性外，並加入週末和交易時間重疊區的因素，選擇歐元兌美元為研究標的，建立預測匯率的支持向量迴歸(Support Vector Regression, SVR)模型，透過基因演算

法(Genetic Algorithm, GA)調整模型參數，以取得最佳化模型。實驗結果顯示，加入週末及交易時間重疊區屬性的GA-SVR較僅使用外匯基本量價屬性之GA-SVR可降低9.4%的平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percent Error, MAPE)。

HOW時代：方式決定一切

為了解決大聯盟季後賽的問題，作者[美]多弗·塞德曼 這樣論述：

《世界是平的》作者奉其為「企業持久發展的管理寶典」幫助200家全球500強企業，獲得核心競爭優勢的管理理念。掌握正確方式，激發持久激情，掀起循環人浪。我在《世界是平的》（3.0版）和《世界又熱又平又擠》中的某些觀點深受多弗。塞德曼的啟發……這場經濟危機的根源就在於人們沒有找到正確的「方式」……可以說，《HOW時代》是一本指導新時代企業獲得持久發展的管理寶典。——《世界是平的》作者 托馬斯·弗里德曼 在當今世界里，「方式」能為我們提供前所未有的前進能量。我建議每一位想要在商業或生活中取得長遠成功的人都讀一讀本書。——麥當勞公司CEO 吉姆·斯金納 多弗·塞德曼通過一種革命性的方式為讀者呈現了在當

前世界里應該通過什麼樣的方式去設想、追求以及體驗成功。——高盛集團首席學習官史 蒂夫·克爾 在HOW時代，不僅要放手去做，更要正確的做。遵從規則已過時，超越規則是殺手。不僅考慮「能夠做」，還要學會「應該做」。 安然、AIG、三鹿奶粉、國美等，接二連三的公司丑聞突然間讓我們發現：自己比以往任何時候都更能透過現象看到事物的本質。可以說，信息技術催生了「透明文化」，同時也宣告了全新的「HOW時代」的到來。 《HOW時代》提出了顛覆性的觀點： HOW比WHAT更重要 在透明文化盛行的今天，產品和技術（做什麽）極易被復制，而正確的方式（怎樣做）才最具創造力。 企

業也需要人浪精神 想知道大型體育館內的人浪是怎樣掀起的嗎？只要掌握了正確的方式，你也可以在自己的組織內部掀起一股自動循環的人浪，從而使企業獲得持續發展的永動力。 企業DNA需要自我管理 企業文化就如同企業的DNA，具有創造、修復、復制和傳承的功能；而「自我管理式」文化可以成為優良的企業基因，同時也是掀起人浪的最佳途徑。 管理者素質需要重新排序 誠信、謙遜、實事求是、富有激情——這些以往被視為可有可無的「軟素質」，開始成為管理者「名利雙收」的「硬通貨」。 多佛·塞德曼是哈佛法學院碩士、加州大學哲學碩士、牛津大學哲學、政治學和經濟學學士。他經常應邀出席行業高峰論壇，企業

高管培訓會和董事會並作主題演講，其觀點被數以百計的媒體引用。塞德曼頻頻亮相於《早安美國》、《商業周刊》、《紐約時報》等知名媒體。1994年，多佛·塞德曼創建了LRN公司，該公司致力於為型企業提供合規與職業道德方面的咨詢與解決方案，在行業內始終保持領先地位。由多佛·塞德曼首創的「方式」管理理念風靡全球100多個國家，已幫助1000多萬人從商業競爭中脫穎而出。目前，全球500強企業中有200家是LRN的客戶，包括迪斯尼、麥當勞、強生、易趣、寶潔、維亞康姆、諾斯通、3M公司等。 致中國讀者信.托馬斯·弗里德曼《紐約時報》評論 權威媒體推薦 序言 第一部分 我們的昨天，我們的演變

第1章 信息爆炸催化商業模式變革 壁壘制度的消亡 電報、電話、光纜——通信方式的演變 世界是怎麽變平的 第2章 誰說通信技術帶來的全是進步 人際溝通緊密化 人人都能「親密接觸」 現代通信技術真的無所不能嗎 透明化時代 永遠抹不去的網絡污點 我們已無法回頭 第3章 為什麽方式越來越重要「想做就做」的時代變數，一切都充滿了變數規則的軟肋方式制勝通過方式取得進步第二部分 我們思考的方式第4章 發揮本我，盡你所能18個月大的嬰兒熱於助人封面一張紙，當場定生死信任喚起信任價值觀的演進頑固的信仰第5章 轉變觀念：從「可以」到「應該」規則能規范人的行為嗎與規則共舞語言先於思維解鎖「應該」從「規則」到「價值觀

」第6章 超越成功，超越自我心不在焉小失誤，大損失認知失調的消極作用怎樣做到認知和諧摩擦內耗消除一切干擾第三部分 HOW時代的行為方式第7章 追求透明度超越代理物和替代品信息曝光改變企業行為方式How時代，誰主沉浮透明催生信任，道歉贏得轉機真誠展示，弱勢變優勢弱點就是力量第8章 信任信任——軟素質、硬標准極限有多遠非一般的旅行（TRIP）別樣的TRIP 開始旅行信任是劑解毒良藥信任，但要核查第9章 名譽，名譽，名譽連線世界中的名譽名譽資本不當的名譽管理自新的機會插曲：我與萬寶路男人的故事第四部分管理方式的蛻變第10章 文化：企業的DNA 企業文化：一切方式的總和企業文化的頻譜4種企業文化企業文

化的5個「方式」特性第11章 剖析自我管理式企業文化自我管理式企業文化順勢而生自由並不意味著無政府主義斯維爾試駕企業文化自我管理式企業文化填補管理鴻溝實踐價值觀新文化之旅自我管理引領商業經營的方向第12章 全新的領導力理論框架偉大的領導力我說故我在領導力框架的5個核心無盡的循環——最初的夢想續說領導力理論框架無盡的循環——回到起點後記尾聲致謝讀者感言譯後記 1981年10月15日，歷史的一刻 1981年10月15日，奧克蘭市體育館的門票已銷售一空。時值美國職業棒球大聯盟季後賽，奧克蘭運動家隊與紐約揚基隊之間的第三場較量，奧克蘭運動家隊已經連負兩場。此時看台上擠滿了觀眾

，而克拉茨·喬治·亨德森（Krazy George Henderson）也將在這里被載入史冊。克拉茨·恰之是一位職業拉拉隊隊長，受雇於運動家隊近3年時間。與花里胡哨、蹦來蹦去的大學拉拉隊隊員們不同，穿著短褲和運動衫的喬治有節奏地敲著面小鼓，一個人在體育館過道上跑上跑下。他那羅賓·威廉姆斯般的狂熱氣質和一頭愛因斯坦式的卷發總能帶動主隊球迷瘋狂的吶喊助威。「加油，奧克蘭！加油！」 這一天，球迷的口號跟以往沒什麽兩樣，可喬治卻制造出一個巨大的、能夠從他所在的看台區開始，並持續席卷整個體育館的激情洋溢的波浪。這個創意具有歷史意義：1981年10月15日，克拉茨·喬治·亨德森發明了人浪。

我一直為人浪所傾倒，所以就找到克拉茨·喬治，請他講述第一次制造人浪的經歷。「首先，我開始敲鼓，這吸引了附近三四個看台區上球迷的注意力。這是我能成功的秘訣。敲鼓表達了我的激動與興奮，會告之我是他們中的一分子。我敲著鼓在整個體育館不停地來回奔走。目睹我的汗水，他們也能感受到作為一名忠實球迷的激情——真心地熱愛著這項運動，並喜歡他們的主隊，而這也刺激他們釋放出自己的激情。 「接著，我必須把自己的設想傳達給球迷，並設法動員每一個人。因為缺少了一個人它都不會成功，這才是關鍵。於是我一邊敲鼓，一邊扯著嗓子喊到：「接下來，大家都照我說的做。從這個看台區開始，每個人伸直手臂站起來。下個看台區歸跟著我們

做！」接著，我跑到下一個看台區，對那邊的球迷喊道：「我一喊開始，大家也開始跟著做！」 「我知道這道人浪肯定會中止，只是不確定在消失之前它能持續多久，但畢竟之前還從未有人見識過。所以我就給大家提前打氣說，一旦第一波人浪中止，請附近這3個看台區的球迷用最響的聲音喝倒彩。盡管我一人的聲音不行，但我相信，集體發出的聲音足以讓全場的觀眾聽到我們想做什麽。接著我盡全力喊道：「我數到三，這個區域第一個起立，接著是你們，然後是他們！」我知道這會奏效。然後，我喊了開始。第一個看台的球迷站了起來，在空中揮舞起手臂┅┅然後是第二個看台┅┅人浪持續了大概5個看台區後，聲勢逐漸變小，最後完全停止——人們都還在專注

地看比賽，沒注意周邊的看台，第一波人浪就這樣消失了。 「此時，事先約定的3個看台區一片嘩然，而我也在用力敲鼓，同時振臂高呼。雖然對面看台的觀眾聽不到我在說什麽，但他們能聽到鼓聲，也可以看到我揮舞的雙臂和鼓槌，從而開始了解我的用意。於是我發起了第二波人浪，這一次持續了11個看台區，大約是全場座席的1/3，直到本壘板後面才消失。突然，我聽到較之前一次更響的嘩然，有6—8個看台區的球迷在一齊喝倒彩。這一舉動吸引了全場觀眾的注意，也讓他們明白了我想要他們干什麽。於是我沒說讓我們再「試」一次，而是喊道「讓我們再來一次！」然後第三波人浪便開始了。 「我環顧四周，發現整個體育館上下3層看台區的觀

眾都被發動起來。大家統一起立，伸展了手臂個，一道氣勢磅礴而又激情四射的人浪刮過本壘區，席卷了整個體育館，人人都在吶喊尖叫。這一搏人浪持續了整整一周，從本壘一擲到外野後又回到我們這邊。波浪還在持續，而且變得更加有力。所有的球迷都瘋狂起來，這種場景真是史無前例。 「當時，正好輪到奧克蘭隊的左外野手里奇·亨德森（Rickey Henderson）擊球，他因出色的盜壘能力而得名「盜壘王」。在看到頭頂一圈又一圈波浪後，他邁出擊球區，一邊調整手套，一邊觀察人浪。整整2分鍾，他只是站在那里，擺弄他的手套。我知道2分鍾內這股人浪繞了多少圈——4圈、5圈或是6圈吧——它就是如此的聲勢浩大。 「人浪

過後，觀眾的情緒明顯變得更加興奮，他們知道自己為主隊幫上了忙。在接下來為主隊防守加油助威中，由於充滿了活力，球迷們的聲音洪亮了很多。時至今日我仍然可以清晰地回想起那幕景象。不論在體育競技場地還是其他場合，人浪總能為參與者帶來能力和激情。球迷會因此覺得自己不僅是比賽的一部分，還為比賽增光添彩。」 人浪是一項非同尋常的活動。在如此巨大的體育館中，分散四處的觀眾之間原本很難聯系和溝通，但出於「幫助球隊獲勝」這樣一個共同目的，他們居然能夠組織一次場面宏大且步調一致的行動。而事實證明，人浪在奧運會和世界杯等世界級的體育盛會中，將會超越文化上的差異，形成人類一致的表述方式。這也是自從第一次在國際舞台

——1986年舉辦的墨西哥世界杯決賽上亮相以後，人浪開始被稱作「墨西哥人浪」或者「LA Ola」的原因。這一行動超越了性別界限、收入差距和社會地位的差異，完全是集體激情的純粹釋放。 ┅┅

以迴歸樹預測美國職棒大聯盟各球隊的年度勝率及晉級季後賽之名單

為了解決大聯盟季後賽的問題，作者羅莉雯 這樣論述：

棒球是世界上最受歡迎的運動之一。根據谷歌趨勢分析，過去五年中，觀看美國棒球大聯盟（MLB）比賽的人越來越多。許多學者和球迷都對預測比賽結果有很大的興趣，他們使用球隊的各項表現來預測比賽結果。過去的研究預測準確率約為50%左右。然而，有一些球隊在確定進入季後賽後讓主力球員休息，以替補球員為主進行比賽。因此，本研究僅使用2016到2018各年度前半季各球隊表現的平均來預測年度勝率。本研究的方法分別為分類和迴歸樹（CART）、最大概似迴歸樹（MLRT）、分類相關迴歸樹（CCRT）和最大概似相關迴歸樹（MCRT）。本研究使用平均絕對百分誤差（MAPE）作為評量模型依據，所有模型的預測MAPE皆在10

％到15％之間。最後，我們將預測的勝率應用於預測大聯盟季後賽名單及預測各分區第一名。由於MAPE無法將球隊排名加入計算，本研究使用平均精度均值（MRR）於預測各分區第一名。季後賽名單及預測各分區第一名的最高預測準確率皆為88％。根據本研究結果顯示MLRT的性能優於CART。在季後賽名單預測中，本研究結果也優於先前之研究。實驗顯示，本研究使用的方法可用於預測球隊的年度勝率、MLB的季後賽名單及各分區第一名預測。