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這兩本書分別來自EZ叢書館 和EZ叢書館所出版 。

國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 潘振卿的 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 (2020),提出nba季後賽排名關鍵因素是什麼,來自於運動新聞、情感分析、文字探勘、資料探勘、籃球比賽。

而第二篇論文國立屏東大學 應用數學系碩士班 蔡典龍所指導 蘇昱禎的 預測 NBA 球隊能否進季後賽之結果 (2020),提出因為有 季後賽、勝率、預測、攻守數據表現、迴歸分析的重點而找出了 nba季後賽排名的解答。

最後網站Nba 季後賽三分球則補充:美國職籃NBA例行賽結束,東區戰況激烈,附加賽的四支球隊彼此只有一場勝差,但最後四支球隊都贏球排名NBA季後賽總三分排行榜排名前十1、雷-阿倫, 385 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了nba季後賽排名,大家也想知道這些:

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nba季後賽排名進入發燒排行的影片

#美國職籃周報021:湖人該不該棄用AndreDrummond
Andre Drummond加入湖人,湖人過去13戰只打出4勝9敗戰績,慘不忍睹
湖人西區排名掉到第七,如果按照這排名,湖人還必須要打季後賽附加賽,未必能晉級季後賽
湖人現在最大困境是LeBron James+Anthony Davis都有健康疑虞
另外就是Andre Drummond加入湖人,人員擁擠+團隊默契+主力輪換+攻防節奏都出現問題
湖人該如何下藥+用人,重回爭冠路上...
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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nba季後賽排名的問題,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。

JR Lee正能量英文(隨附作者親錄音檔)

為了解決nba季後賽排名的問題,作者JRLee 這樣論述:

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預測 NBA 球隊能否進季後賽之結果

為了解決nba季後賽排名的問題,作者蘇昱禎 這樣論述:

  本研究以2015至2019年的NBA各球隊的攻守數據表現為樣本,探討各賽季攻守數據與勝率的相關情形,找出影響各賽季勝率的重要攻守數據因素,並架構不同勝率模型來預測進入季後賽球隊。本研究所使用的統計方法有皮爾森積差相關分析、成對樣本t檢定與多元逐步迴歸分析法,所有統計檢定的顯著水準均訂為0.05。  研究結果顯示,各賽季攻守數據與勝率皆有相關的因素為投籃命中率、三分球命中率、兩分球命中率、得分、對手投籃命中率、對手三分球命中率、對手兩分球命中率、對手防守籃板、對手阻攻與對手得分共10個變數。利用逐步迴歸分析法來找出影響各賽季勝率的重要攻守數據因素,發現影響2015-16賽季的重要因素為對手

投籃命中率、阻攻、對手抄截、三分球命中率、進攻籃板與兩分球命中率;影響2016-17賽季的重要因素為對手三分球命中率、投籃命中率與對手進攻籃板;影響2017-18賽季的重要因素為兩分球命中率、對手投籃命中率、對手抄截、對手防守籃板與犯規。比較三個賽季所預測進入季後賽球隊以相關模型的正確率為最高。