世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站
國立勤益科技大學 工業工程與管理系 翁美玲所指導 陳祺翰的 倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測 （2020），提出nba戰績排名關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、倒傳遞神經演算法、監督式的學習模式、MAPE。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 范欽雄所指導 李祐任的 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 （2020），提出因為有 深度學習網路、棒球比賽、美國職棒大聯盟、球隊戰績、勝場預測、季後賽預測的重點而找出了 nba戰績排名的解答。
nba戰績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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#美國職籃周報 #運彩貓 #NBA #湖人 #裘爺來了
倒傳遞類神經模組應用於 NBA球隊競賽之冠軍預測
為了解決nba戰績排名 的問題，作者陳祺翰 這樣論述：
球賽是現代人生活中的消遣娛樂，也是家戶熱烈討論的議題，在觀賞球賽之餘，運動彩券2019的年營收額高達436億，進而得出世界籃球正朝着職業化及產業化方向發展，球隊可透過數據化的分析，精準管理訓練內容並提升球隊弱勢。本研究從20年的歷史得分資料中看出NBA球賽規則與球賽勝負習習相關，因此採用倒傳遞神經演算法將20年的NBA DATA套用於監督式的學習模式，並將其研究結果進行MAPE準確率分析，找出關鍵變數及計算方法，最終預測出30支球隊的得失分進而透過排名找出奪冠勝率最高的球隊，並據以改善球隊競賽陣容。
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nba戰績排名 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。