世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站
中原大學 資訊工程學系 余執彰所指導 江恆瑜的 對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化 （2021），提出mlb預測2022關鍵因素是什麼，來自於資料視覺化、精準運動科學、運動輔助訓練。
而第二篇論文國立臺灣體育運動大學 休閒運動管理研究所 張哲維所指導 周禹丞的 建構運動彩券之預測模型 （2021），提出因為有 運動彩券、馬可夫鏈、預測、賠率的重點而找出了 mlb預測2022的解答。
對非職業棒球員之表現預測平台與訓練數據視覺化
為了解決mlb預測2022 的問題，作者江恆瑜 這樣論述：
在過去幾年裡運動團隊的表現分析在研究與實驗中迅速增長，而近年來棒球體育數據更是受到醫學以及科學等領域的關注，基於計算機科學方面更容易取得、處理與分析數據應用更是廣泛。本研究開發了一個紀錄球員訓練數據的平台，除了利用數種圖表將球員訓練數據視覺化之外，也提出了一個預測球員打擊表現的機制。研究中分析了台灣北部某體育大學棒球隊的訓練數據，蒐集多名球員打擊的相關數據(例如:擊球初速、擊球仰角、擊球距離、擊球方向等等)，並且預測球員的表現。由於我們蒐集的非職業球員數據量不足以用來訓練預測模型，在研究中我們嘗試透過美國職業棒球大聯盟打者的打擊數據運用分群法分出幾個相似的表現趨勢型態分類，利用同型態的球員擊
球初速和擊球仰角來做預測模型；預測下一年度的擊球初速與仰角表現，並且將之用於非職業球員的打擊表現趨勢預測。利用大聯盟分群數據來彌補非職業球員數據量不夠而無法針對球員個人訓練預測模型的問題。本研究利用了 Pearson correlation coefficient 與 Spearman's rank correlation coefficient兩種相關係數計算球員之間的數據相關程度，以階層式分群 (Hierarchical Clustering)與DBSCAN 聚類方法對球員做分類，再以均方根誤差(root-mean-square error, RMSE)與對稱性平均絕對百分比誤差(Symm
etric Mean Absolute Percentage Error, SMAPE）作為比較預測模型表現的依據，之後再對每一群的球員使用長短期記憶模型(Long Short-TermMemory, LSTM)與一維卷積神經網路(One-dimensional Convolutional Neural Networks, 1DCNN)模型預測球員表現。本研究測試了三種輸入與輸出組合，分別是一對一預測、二對一預測及二對二預測。在多組實驗比較下，不論是預測初速或者仰角的數值趨勢，一對一的 LSTM 模型都獲得最佳的預測效果。在單一輸入與單一輸出的 LSTM 模型預測初速中，獲得了 2017~20
19年測試集平均均方誤差(RMSE) = 1.468，SMAPE = 0.838%的優異效果。在數據可視化方面，本研究針對運動訓練中的重點加以著墨，例如透過在打擊練習影片中加入骨架繪製讓打擊姿勢的轉動更加清楚；比原始影片更能清楚的檢視姿勢是否正確，這不僅僅是可以提升打擊技巧對於預防運動損傷也很有效果。除了打擊姿勢的重要性，打擊數據的進步與否也是球員與教練最為關心的。研究中透過搭配適當的圖表(例如:長條圖、散點圖、折線圖與擊球落點圖等等)來呈現數據讓球員的表現狀況隨時獲得掌控。透過數據表現分析不僅僅可以減少人工記憶判定的誤差，透過實際數據的統計分析結合圖表與介面互動性，可以提升教練對於訓練方案的
配置效率性；更可以提高球員對於自我訓練結果的可視性。
建構運動彩券之預測模型
為了解決mlb預測2022 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。