世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站
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statcast系統的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦TravisSawchik寫的 大數據逆轉力：數據狂人、棒球老教練和他不起眼的球員們 可以從中找到所需的評價。
另外網站世界大賽會外賽：利用深度學習擊出全壘打也說明：Silva是紐約大學資訊工程系、工程及數據科學系的教授，與大聯盟共同開發了Statcast系統。這個系統可謂是改變遊戲規則的分析引擎，負責在美國職業棒球 ...
中原大學 資訊工程學系 余執彰所指導 張智欽的 結合投打時間序特徵的投手球路預測研究 （2021），提出statcast系統關鍵因素是什麼，來自於極限梯度提升、深度神經網路、長短期記憶模型、球路預測、情報蒐集。
而第二篇論文國立交通大學 管理學院工業工程與管理學程 林春成所指導 莊子萱的 以二元羅吉斯迴歸法建立美國職棒大聯盟場內被安打率追蹤模型 （2020），提出因為有 二元羅吉斯迴歸、場內安打率、球場動態追蹤系統、美國職棒大聯盟、棒球的重點而找出了 statcast系統的解答。
最後網站轉寄 - 博碩士論文行動網則補充：美國職棒大聯盟自2006年引進PITCHf/x系統以來，關於投球資料的蒐集也越來越詳盡，更於2015年引進Statcast系統，導入全面性的空間資料收集。在過去的研究中，雖然有研究 ...
大數據逆轉力：數據狂人、棒球老教練和他不起眼的球員們
為了解決statcast系統 的問題，作者TravisSawchik 這樣論述：
難以置信的好！紐約時報暢銷書！ 十年來，大數據的技術和分析方式已有巨大的進展，每年自動生成的棒球資料量已經等同於二十世紀的資料總量。 大數據究竟是萬靈丹，還是虛有其表的裝飾品？ 《魔球》故事十年後，大數據已經不是「新」策略，幾乎每個大聯盟球隊都聘請了至少一位數據分析師，但也幾乎每位分析師都抱怨:「分析結果並未用在比賽上。」為什麼？因為經驗豐富的老教練、老球員不相信也不買帳，過往的經驗和傳統局限了球隊的發展，大量資料來襲，管理思維卻沒有跟著更新，導致球隊無力招架，根本不知道怎麼利用。 所以，當新工具遇到舊領導，管理才能和溝通能力才是關鍵。 看匹茲堡海盜隊經驗老
道的教練和大數據分析師如何通力合作，在資金短缺又沒有後援的情況下，用有限的資源和突破性的超凡戰略贏回比賽，徹底改變了球隊的命運。大數據給予可能，但領導管理能力和溝通技巧同樣重要，從本書實例可以看到大數據在實踐和應用時，該如何面對矛盾、如何整合不同的意見才能有效率的合作？本書適合對商業管理和改善團隊經營有興趣者，同時也是一本有趣的大數據入門書，如果你同時是棒球迷，那就更不能錯過了！ 名家推薦 國立臺灣大學管理學院 任立中 中華職業棒球大聯盟現任會長 吳志揚 行政法人國家運動訓練中心首任執行長 邱炳坤 國立體育大學 校長 高俊雄 熱血棒球主播 徐展元 Vamos Spo
rt 共同創辦人 徐裴翊 亞洲棒球總會(BFA)技術委員長 楊清瓏 聯合拍胸脯推薦！ 防守就是最好的攻擊！運用大數據，製造NICE PLAY，掌握勝利契機！──中華職業棒球大聯盟會長 吳志揚 二十一世紀初最棒的棒球故事，這不只是關於大數據的故事，更是新世代數據分析師與傳統球隊領導間的合作精神。——福斯體育網美國職棒專欄作家 Ken Rothansel 本書毫無疑問為《魔球》後的最佳續作，也是未來十年優秀團隊欲取得勝利的必備藍圖。索奇克完成了大師級的著作！——知名棒球數據庫Lahman’s Baseball Database 創辦人 Sean Lahman
一本非常富有啟發性的著作！——權威棒球媒體「棒球美國」(Baseball America) 和《魔球》的故事同樣亮眼！——美國《書目雜誌》重點書評（Booklist, starred review） 索奇克完美的剖析數據及球賽，所有讀者都會愛不釋手——《出版者周刊》（Publishers Weekly） 透徹、卓越且富有洞見！——MLB美國職棒官方媒體資深主播與球評 Brian Kenny 特拉維斯•索奇克精準地描繪了棒球隊使用的策略和夾在其中的關鍵人物。在這個由大數據驅動的世界中，他真正的掌握了大聯盟隊伍成功的本質。——美國棒球研究協會會長 Vince Gennar
o 寫作風格令人佩服，既有趣又淺顯易懂！——前紐約大都會隊總經理 Jim Duquette
結合投打時間序特徵的投手球路預測研究
為了解決statcast系統 的問題，作者張智欽 這樣論述：
隨著科技的日新月異，情報蒐集的方式也跟過去不同。過往需要耗費大量人力和時間才能完成的情蒐工作，在現今科技的幫助下，可以很有效率地完成。本文的研究是想獲得投手在面對當前打者和當下場上的情況時，傾向投哪一種球路這個情報。本研究使用的資料是2015~2021年的美國職棒大聯盟的棒球資料。其中，我們不採用2020年的資料，因為是縮水賽季，聯盟中的球員會因為疫情影響到他的出席。另外，疫情也會影響球團對這個賽季的方針。在特徵上，我們將特徵分為三大類，分別是場上情況特徵、投手特徵以及打者特徵。實驗結果探討了我們選擇的特徵對模型學習是否有幫助。我們使用機器學習以及深度學習的方式對棒球資料進行分析以及學習，最
終輸出一個預測的投手球路。我們將球路的預測定為分類問題，在機器學習模型的選擇上，我們選擇在分類問題上表現很優秀的機器學習模型:極限梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)。在深度學習模型的選擇上，第一個我們選擇深度神經網路(Deep Neural Network, DNN)。DNN在分類問題上的表現可以高過許多傳統機器模型，因此我們認為對本篇論文是有幫助的。第二個我們選擇長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)。此外，由於棒球資料是有序列的，我們認為資料中可能在時間軸上存在有意義的資訊，因此我們使用具有時間記憶力特性的LSTM
模型。在本研究中，我們構建了三個通用模型用以預測投手的下一個球路，以及參考了時間序的特徵來訓練我們的模型，實驗顯示，三個模型的平均預測準確率在速球或非速球的二元分類問題中可以達到66.33%，相比直接猜測的平均準確率63.5%來的更有預測力，而在多球種預測問題中的平均準確率能達到50.13%，相比直接猜測的平均準確率46.8%來的也更有預測力。
以二元羅吉斯迴歸法建立美國職棒大聯盟場內被安打率追蹤模型
為了解決statcast系統 的問題，作者莊子萱 這樣論述：
相較於其他球類運動，棒球受到團隊交互作用影響較小，更適合以數據統計來分析，也因此，數據統計對於棒球運動而言一直是極重要的一部分；各種預測球隊與球員成績的預測系統已相當成熟，能夠有效地以各種年度統計數據來預測下一個球季的成績，成為安排下個球季球員名單或是與球員簽約的重要依據；然而，球員在球季中的成績起伏一直讓球團管理層感到困擾，球季中總會有些球員突然陷入低潮而導致球隊戰績不佳，目前的預測系統仍未能夠在球季中及時追蹤球員狀況。2015年，美國職棒大聯盟建立了STATCAST系統，以雷達與光學追蹤技術結合的先進量測方法，從統計「結果」變成統計「因素」，改變了棒球的統計學。STATCAST記錄了比賽
中每一球的數據，令逐球預測成為可能，本研究以2015至2019年STATCAST系統量測的美國職棒大聯盟數據，以二元羅吉斯迴歸法建立預測模型，不同於主流的預測模型以預測球季成績為主，本研究開發場內安打率之「逐球」監控系統，來監控球員在球季中每一次擊球的擊球品質狀況與實際表現之場內安打率是否受運氣影響，以減少球員在球季中的表現起伏對球隊戰績的影響。根據模擬2019年球季的逐球監控結果，球員的場內安打率表現確實會隨著球季的進行，朝向本研究模型所預測的趨勢變化，並可以讓數據使用者根據本研究的預測結果與實際表現的異常訊號，即時做出對策，能夠有效協助球團、教練、球員本身甚至遊戲玩家做出更正確的判斷及調度
，即時改變戰術或訓練方針，進而提升球員本身及球隊的表現。