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以機器學習預測美國職籃NBA比賽

為了解決運彩報馬仔nba的問題，作者周席廷 這樣論述：

透過蒐集美國職籃NBA 2016-2017賽季例行賽的資料，來分析NBA勝負在運動彩券讓分盤中能達到多少的準確率，希望找出一個有利於玩家的模型來預測運動彩券讓分盤的勝負，並提高玩家或球迷們購買運動彩券的收益，運用機器學習的支持向量機、隨機森林、人工神經網路、羅吉斯迴歸、線性機率模型等方法來做預測比較，並打破傳統對強隊的迷思以及主場優勢的比較，經機器學習演算後發現支持向量機模型有最佳的預測能力，準確率為59.9%，還比較了傳統只預測單純勝負的賭局與運彩讓分盤的差異，並從結果中發現熱門程度可以在美國職籃NBA比賽中進行運用且有不錯的效果，最後說明近幾年三分球的熱潮。