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運用深度學習預測中華職棒比賽勝負:以中信兄弟象隊為例

為了解決mlb世界大賽歷年冠軍的問題，作者蔡育楷 這樣論述：

深度學習神經網路在棒球上的運用，目前相關研究所佔比例極少，而棒球比賽最受關心的部份是最後的勝敗結果，也是球迷最關心的事情之一。我們既有的觀念中，類神經網路訓練需仰賴大量的數據及訓練資料才能提高準確度，但教練的指揮調度及球員的狀態起伏，常隨著球賽累積經常調整而有所調整，所以面對賽季長且場次多的職業棒球來說，以大數據訓練神經網路的方式未必合適。本研究利用深度學習方式創建類神經網路模型，預測中華職棒大聯盟比賽勝負，並且以中信兄弟象隊例行賽為例，我們使用的特徵參數包括：對戰兩隊的團隊勝敗戰績、打擊率、自責分率及先發投手的出賽數、勝場數、防禦率、被打擊率、每局被上壘率…等共165項，將這些特徵

參數饋入深度學習神經網路之後，判斷最後輸出結果，輸出結果有3類，分別判定為勝、敗、和。經由實驗結果證明，使用深度學習神經網路確實可以提供預測比賽勝負的參考依據，其中以比賽前10場比賽作為訓練資料預測準確度最高，預測正確率達到60%，優於各預測模型，訓練數據過多過少皆會影響預測模型之準確率。

百年孤寂-台灣棒球發展之政治經濟分析

為了解決mlb世界大賽歷年冠軍的問題，作者林冠年 這樣論述：

　　棒球的紅色縫線織纏著台灣社會的百年記憶，從紅葉少棒、三冠王以及奧運銀牌，那是一段令人難忘美好時光與集體記憶。然而，在最近短短的十多年當中，中華棒球隊的國際表現不盡如人意，台灣「棒球強國」的美名已悄悄失色，也不復往昔那般令人振奮、陶醉，如此的變化不能說不夠巨大。問題是，這樣的變化應如何理解？台灣目前的基層棒球運動的參與基礎薄弱，加上跨國運動工業的收編，促使優質棒球人力外流，以及更令人遺憾的是，職棒場上一再發生球員放水（game fixing）事件，導致台灣棒球的參與人口與國際實力每下愈況。雖然，政府試圖提出種種振興棒球的計畫，卻似乎不見其功效，這迫使我們重新思考台灣棒球發展的問題本質。棒球

，本質上是一種具有高度社會性（sociability）的運動，亦深受當地社群與地方政府所影響，在台灣，棒球運動具體而微地反映了本土政治、經濟與社會因素的影響。然而，同樣是棒球運動，卻在各個國家中展演出不同風貌。　　本研究以世界業餘棒球五強美國、日本、韓國、古巴以及台灣的棒球發展脈絡為例，以政治經濟研究途徑， 並用社會資本（social capital）與產業特用性人力（industrial-specific human capital）理論，分析各種行為者間的合作模式，並運用社會科學中結構性跨個案比較法（structured multiple comparative casestudies）來

歸納「不同地方治理模式下，所形構出之各國棒球發展脈絡」。最後，筆者將針對台灣棒球提出政策建言。