mlb季後賽預測的問題，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

MVP製造機：看大聯盟頂尖球隊如何用科技顛覆傳統、以成長心態擁抱創新，讓平凡C咖成為冠軍A咖

為了解決mlb季後賽預測的問題，作者BenLindbergh 這樣論述：

★AMAZON分類榜百大暢銷書 ★紐約時報、華盛頓郵報、哈佛商業評論、《刻意練習》作者艾瑞克森一致好評盛讚 　　天才無法複製，但MVP可以打造！ 　　「後魔球時代」最重要的人才養成革命！ 　　2000年代初期，在《魔球》（Moneyball）一書的啟蒙下，美國棒球界的數據分析「賽伯計量學」（Sabermetrics）運動，徹底改變球隊評價球員的方式。但來到2010年代末，大聯盟所有球隊皆已搭上數據分析的列車，熟悉如何正確評價球員過去的表現，各隊需要新的競爭優勢才能脫穎而出。魔球時代畫下句點，下一波棒球革命已經到來：以「成長心態」（growth mindset）作啟發、以資料實證作基底，

追求打造出更強更好的球員。   　　透過《MVP製造機》這本書，作者林柏和索契克將帶領讀者一探後魔球時代下，除了試圖在選秀和交易市場上，做出比對手更精明的決策，思維最先進的球隊如何開始嘗試發展出比其他隊伍更好的球員養成系統。 　　他們帶讀者潛入球界幕後，探索在大聯盟系統之外所發想出的新科技與革命性手法，如何顛覆傳統的投球和打擊教條，經由深入的訪談與縝密的資料研究，我們能看見許多在聯盟邊緣生存的打者如何躍進成全壘打重砲、快要被時間淘汰的浪人投手怎麼搖身一變晉升王牌先發，以及當代教練團和球探機制如何被這波思維革命所顛覆。 　　除了透過有效率的科技與數據使用，讓所有原本被認定有成長極限的球員都能

夠因此有所強化，突破自身的極限天花板外，這些思維先進的大聯盟球隊更試著透過企業內體制的改造，讓球員與球團達成「進步共識」，進一步促成「恆毅力」的思維觀念，在兩樣新觀念加成之下，打造了與眾不同的養成優勢。 　　在書中我們能一窺包括2017和2018年的世界大賽冠軍休士頓太空人和波士頓紅襪，如何運用先端科技致勝，抱走金盃；長期不受看好的矮小球員亞土維（Jose Altuve）和貝茲（Mookie Betts）打破成見，蛻變為長打好手和年度最有價值球員；藉由新科技輔助與開放性思維的強化，賈斯汀‧透納(Justin Turner)修正並進化了自己的打擊模式，從內野工具人搖身一變成為重砲明星三壘手；特

立獨行的投手包爾（Trevor Bauer）從業餘時期就想盡辦法運用客觀數據和科技工具精進自己，把自己從身材條件不佳、先天運動協調性不好的弱勢，改造成足以競爭年度賽揚獎的先發投手。 　　《MVP製造機》不僅擘劃未來棒球的藍圖和可能面貌，也道出超出棒球領域的啟示：成功往往不是來自直接從外部引進菁英、頂尖人才，而是來自開發未竟的潛能、極大化自我能耐。此書點出的教學和人才培育觀念，不只對職業運動有革命性的衝突和影響，對一般商業界和管理領域亦深具啟發性。 本書特色 　　1.敘述深入淺出，行文淺白易懂，即便觸及較為進階的運動科學領域與相關細節，也能用一般人能理解的語言呈現出來。 　　2.書中含有

大量大聯盟業界知情人士的獨家分享與分析，以及作者在觀察球員實際訓練現場的第一手報導和經驗談。許多實際的科技器材、訓練方法、操演實作，都被具體而生動的記載在書中。這些應會是台灣棒球從業人員、體育媒體相關人士、棒球運動愛好者深感興趣，且在其他地方看不到的內容。 　　3.帶出超越《魔球》的新觀念：只要培育手段、養成方法正確，人人都能改變自己原先認定的能力天花板，突破極限達到表現和績效的新巔峰。 　　4. 本書也能連結至臺灣國內球界吸引國內相關人士。 例如2019亞錦賽意外英雄劉致榮，某種程度也是靠著新運動科學的輔助訓練，採納類似的新浪潮精進自己，成就出更強的體能和球技表現 。 名人推薦 　　

職棒球星 周思齊 　　資深球評 曾文誠 　　企業講師/作家/主持人 謝文憲 　　知名棒球YouTuber 台南Josh 　　知名體育主播 陳宏宜 　　棒球研究者 鐘勝宏 　　運動視界主編 楊東遠 　　棒球球評 潘忠韋 　　美國非營利組織 Give2Asia亞太經理 張瀞仁Jill 　　導演 盧建彰 　　棒球作家 文生大叔 　　MLB聖地牙哥教士隊台灣區球探 耿伯軒 　　棒球主播 楊政典 　　──震撼推薦 　　《MVP製造機》描述棒球正在經歷的變革，由一群勇於創新的人主導，運用一系列的新工具、新科技和進階數據，改變我們所認識的棒球。──《紐約郵報》 　　好長一段時間，像我一樣的數據魔人都忽略

了「人才挖掘與養成」中的「養成」環節。《MVP製造機》這本書重重打臉我們。索契克和林柏以既具說服力又鮮活的筆法，傳達一個重要訊息：棒球員的成功與否，不全取決於天分，更重要的是勇於創新、願意付出努力的決心，以及採納科學化訓練的意願。讀完這本書，你對棒球的想法會明顯改觀。──美國知名數據分析內容網站《FiveThirtyEight》創辦人暨總編西爾佛（Nate Silver） 　　我希望本書能花多點篇幅討論，紅襪在本世紀拿到的冠軍數量足足是洋基的四倍之多，但《MVP製造機》還是一本不可多得的好書，深入剖析數據分析時代，解鎖球員潛能和打造贏球隊伍的各種挑戰。──美國知名體育內容網站《The Rin

ger》創辦人兼執行長西蒙斯（Bill Simmons） 　　在《MVP製造機》這本書裡，索契克和林柏以非常有說服力的筆法，寫出一個讓人們重拾信心的故事：棒球世界裡，純粹的奇蹟真的存在。──華盛頓郵報 　　就算你是不懂自責分率的商業人士，也能抓到這本書的核心理念：下個世代的科技和分析技術，會大大扭轉頂尖人才培育的方法和典範。──哈佛商業評論 　　《MVP製造機》從棒球發展的最前線提供報導和紀錄，令人大開眼界。──大西洋雜誌 　　高速攝影機和雷達追蹤系統徹底改變棒球員的訓練方式，提供球員精準、詳細且具體的數據回饋。《MVP製造機》令人著迷，一步步介紹近年普通的大聯盟球員如何憑藉有目的且刻

意的練習，改造自己成為傑出的強打豪投，達到前所未有的球技高峰。──佛羅里達州立大學心理學家、《刻意練習：原創者全面解析，比天賦更關鍵的學習法》作者艾瑞克森（K. Anders Ericsson） 　　索契克和林柏精準地詮釋了大聯盟球隊在「不進步就等死」的思維下，所開拓的新尖端領域：運用大量資料及科學科技的輔助，大幅改革球員養成手法的全聯盟浪潮。近幾年，大聯盟球界出現許多具備高度好奇心與成長心態（growth mindset）的球員和教練，他們創造了一個非常適合創新和重新思考傳統的環境。《MVP製造機》精彩揭露了棒球界最新的產業革命。──大聯盟洛杉磯天使隊總管艾普勒（Billy Eppler）

　　《MVP製造機》不只對棒球的資訊時代抽絲剝繭、闡述其來龍去脈，還指引出穿梭當代棒球的新路線，提供通往棒球界下個頂尖球員的藏寶圖。──ESPN棒球記者、大聯盟專家棒球記者派森（Jeff Passan） 　　隨著棒球運動的發展和棒球訓練方式的不斷演進，《MVP製造機》清楚呈現了當今棒球球員養成的面貌。現在的球員和教練，時時刻刻都在尋求突破自我極限、極大化能力效益的方法。林柏和索契克為讀者提供當今球員發展的精彩細節，揭示球員如何擴大創新訓練和自我提升的疆界，也談到他們透過各種細微調整以達到球技新境界的渴望。這本書精確描繪出當代球員養成以及對個人最高成就不停追逐的樣態。──大聯盟亞利桑納響尾

蛇隊行政副總裁暨總管海森海森（Mike Hazen） 　　很多書都宣稱自己是魔球2.0，但這本書才是最能體現魔球2.0概念的一本。《MVP製造機》記錄了改寫棒球根本觀念的種種轉變，這些轉變將主導棒球的權力，移轉回球員和教練的手中。──前大聯盟休士頓太空人隊研發與球員養成主任、大聯盟亞特蘭大勇士隊總管特別助理法斯特（Mike Fast） 　　索契克和林柏一直走在進階棒球分析浪潮的前端。《MVP製造機》帶我們了解棒球界新興的競爭優勢，在這波浪潮中，球員也跟上了高階棒球思維的進展，運用新工具來幫助他們成為更優質的大聯盟選手。毋庸置疑的是，現在的大聯盟球隊若要贏球、贏得分區冠軍、乃至世界大賽冠軍，

必須得乘著這浪潮。──大聯盟電視網主播肯尼（Brian Kenny） 　　包爾無疑是我心中大聯盟裡面最迷人的球員之一，總覺得他的腦袋是個錯綜複雜的宇宙，裡面的謎樣能量總讓他能不斷進步；如果可以像他一點，平凡人如我或許也有一絲希望。這本書就是這股力量的解碼手冊，無論在球場、職場、人生，這個系統讓我們變強，成為更好版本的自己。──美國非營利組織Give2Asia亞太經理 張瀞仁Jill 　　這本書告訴我們，用對方法，普通的雜魚都可能變成MVP；其他領域又何嘗不是如此？透過此書，願你我都能受到啟發，突破個人極限，成為各行各業的MVP！──本書譯者，棒球Podcast節目《Hito大聯盟》的主持人

李秉昇 　　理解MVP的製造，不一定讓你成為MVP，但至少不會讓你無意識的成魯蛇。── 導演 盧建彰 　　專業文章的中譯向來艱難，冷門專業的翻譯更是難上加難，運動科學從美國崛起可能還不到50年，在國內相當冷門。很高興看到《MVP製造機》以中文呈現給讀者，過程想必倍極艱辛，其內容相信能對國內棒球界、運動科學界、職業運動界，乃至眾多愛好者都有所助益。──棒球研究者  鐘勝宏

mlb季後賽預測進入發燒排行的影片

基於機器學習與文字探勘建立運動賽事預測模型-以NBA為例

為了解決mlb季後賽預測的問題，作者潘振卿 這樣論述：

現今資訊發達及行動裝置普及的情況下，帶來了龐大的數據量，對於個使用者獲取資訊來說相對容易，各行各業都從中發展出不同的行銷模式進而獲得廣大商機，在運動領域也出現相同情況。運動產業藉由網路媒體傳播到各個角落，在美國排名前五名運動項目之一的美國國家籃球協會(National Basketball Association, NBA)也跟上了這波熱潮，藉由各式各樣聯盟、球隊組織活動，不但創造了話題性及討論度，同時也將其產業鏈連結到我們生活中，例如：球迷可藉由行動裝置透過網路傳遞方式，不僅能夠直接觀賞運動比賽線上直播或是接收社群媒體訊息等，同時球迷也能直接在網路商店中購買到關於球隊及球員之相關周邊商品。

而組織經營管理團隊，除了要了解如何透過商業手法獲益以外，最重要的則是如何操作球隊獲得更多的勝利，創造出球隊品牌效益，進一步的吸引到更多的球迷支持球隊，因此如何獲得球隊勝利變成組織的首要課題。每年NBA每場例行賽都攸關球隊是否能夠獲得季後賽資格，進一步抱得年度的冠軍金盃，因此如何找出潛在影響每場對戰組合中的勝負因子，則須透過數據資料挖掘找出隱藏的訊息並觀察與解釋，讓其數據產生有用的價值。本研究設計三組不同實驗進行預測模型之比較，其中除了透過歷史賽事數據資料探勘與機器學習相結合方式以外，同時使用了衡量各類對弈活動水準的評價方法Elo等級分制度（Elo Rating System）及搜集運動新聞文章

、評論使用文字探勘等方式，希望透過上述不同面向找出影響對戰組合勝負的關鍵因子並建立運動賽事預測對戰組合之預測模型。

2008美國職棒觀戰指南

為了解決mlb季後賽預測的問題，作者李赫等 這樣論述：

　　搶先時效為2008年的第一本職棒觀戰指南，網羅賽事預測與球隊戰力分析。延續《2007世界職棒：觀戰指南》銷售熱潮，2008年一本再度帶給棒球迷的專業寶典，並隨書附贈選手檔案名鑑別冊。內容囊括美國職棒訊息，除專業運動觀察分析家之精闢分析外，更附有許多高畫質外電精彩球星照片，一本主冊、一本別冊，彩色編印，值得棒球迷珍藏留念，同時也引領更多讀者走進棒球世界。 作者簡介 李赫及其運動研究寫手群 曾編著有《2007世界職棒：觀戰指南》、《王之道：王建民榮光全記錄》等書。

一個基於深度神經網路 用以預測美國職業棒球大聯盟球隊戰績的方法－ 以是否晉級季後賽為例

為了解決mlb季後賽預測的問題，作者李祐任 這樣論述：

數據一直以來都出現在每個人的身邊，且與人類生活是密不可分的。近年來，數據在各領域地位日益漸增，尤其是在職業運動方面更加明顯；在所有職業運動中，棒球比賽的統計可說是數據化的先驅，例如：”Sabermetrics”是使用數據的最佳代表。棒球的數據是相對容易取得且大量的，而Major League of Baseball (MLB)又是世界上最頂級且最有名的職業棒球聯盟。本篇論文將運用深度學習的方式來預測MLB各球隊的整年度戰績區間；由於戰績預測是相對複雜且困難，而原始資料存在著大量的雜訊，導致特徵選取的重要性大大提升。我們將使用Weka做特徵的選取，再使用兩種模型來預測勝場數，且利用均方根誤差(

Root Mean Square Error; RMSE)的評斷標準跟真實勝場數做比較；此外，用預測出來的勝場數做出戰績排名表，據此，得到季後賽名單來跟實際名單做相比。本篇論文提出兩種模型來預測勝場數，其中，第一種模型，使用人工神經網路(Artificial Neural Network)，而第二種模型，則會利用閘控遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit)，且資料的收集將會以2000年~2018年的數據做為訓練基礎，並以2019年的戰績作為最後的測試資料。此外，我們為了增加這些模型的信賴度，也會把2019 ZIPS球員預測成績結合2019 ZIPS 預估的球隊成績當作另一個測試

集；另外，2019 ZIPS球隊勝場預測結果，也會當成我們比較結果的標準。在最後的結果裡，人工神經網路模型表現得比閘控遞迴單元網路來的出色。接著比較把目標當成分類問題或回歸問題，當成回歸問題的結果又些許贏過視為分類問題的結果。最後比較了四種特徵選取的方式，發現關聯性方法是最好的方法。綜合上述，我們可以得到最好的模型是利用人工神經網路搭配關聯性特徵選取法來解決回歸性的問題，在利用2019真實數據當測試及測試時，並在RMSE作為評測方式下得到4.55的成績。而當使用ZIPS預估的球隊成績做為測試數據時，可得到9.04的結果。另外，在做季後賽預測測試時，可以分別得到0.93及0.73的準確率。