目录: why to do?how to do? why to do?简单介绍一下为什么要做这个吧? 首先呢, 最近一直在看基于tensorflow框架实现facenet等一些人脸识别的网络. 再加上昨天(2022年12月3日)是2022年世界杯1/8决赛第一个比赛日. 就在不同平台搜了一下, 看看有没有其他大牛也做了这方面的预测, 最后, 发现了几个博主做了相关分析.但是他们做的时间比较久,
转载
2023-10-18 19:43:07
109阅读
一、选题的背景1.背景：随着人们越来越热爱体育运动，NBA(美国职业篮球联赛)体育赛事就是在这一大背景下应运而生的随着时间的推移NBA新的赛季也开始了。2.目的：为了分析赛程对某-支球队的利弊,我们考虑的因素主要有每支球队两场比赛之间的场次总数、平均相隔场数、背靠背打比赛、球队实力、休息日，并根据这些因素将赛程转换为便于进行数学处理的数字格式，最后给出评价赛程利弊的数量指标。二、主题式网络爬虫设计
转载
2024-05-27 17:38:13
179阅读
# 如何使用 Python 实现 NBA 预测
在这个项目中，我们将探讨如何使用 Python 制作一个简单的 NBA 比赛结果预测模型。这对于刚入行的小白开发者来说是一个不错的练手项目，能帮助你熟悉 Python 的基础以及数据处理的技能。
## 流程概述
下面是实现 NBA 预测的总体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|-----------|
# NBA 预测的 Python 实现指南
本文将带你逐步实现一个简单的 NBA 比赛预测模型。我们将利用 Python 语言和一些数据分析库来预测比赛结果。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|-------------------------|---------------------
在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 进行 NBA 得分预测。通过一些具体的步骤和示例代码，我将引导你掌握这一技术与实践的结合。
为了预测 NBA 比赛的得分，我们需要考虑不同球队的历史表现、球员的状态以及比赛的具体情况。以下是我们在进行得分预测时需要遵循的一个大致流程：
1. 数据收集
2. 数据预处理
3. 特征工程
4. 建立和训练模型
5. 评估模型性能
6. 进行预测
>
下载W3Cschool手机App，0基础随时随地学编程导语利用Python简单地预测一下NBA比赛结果。。。这大概就叫蹭热度吧。。。毕竟貌似今天朋友圈都在刷NBA相关的内容。。。虽然我并不能看懂。。。但这并不妨碍我瞎预测一波。。。So,以下内容纯属瞎玩，如有雷同，算我倒霉。。。NBA忠实球迷请自动忽略不好结果。。。相关文件密码: 1n93主要思路(1)数据选取获取数据的链接为：https://ww
转载
2023-08-14 12:58:48
98阅读
Abstract: 作为课程作业，下面的内容是利用每场胜负数据、球员的生物数据等进行的NBA比赛预测。内容包括：1. 获得数据 2. 构造特征 3. 学习验证。最后能够提升16%的准确率。获取数据集获得如下数据集：获得某一年（两年）赛季的队伍胜负，包括时间。比如：https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2023_games.html，但是这
转载
2024-08-19 02:33:33
68阅读
# 用Python设计NBA的基础实现指南
在这个指南中，我们将一起探讨如何用Python设计一个简单的NBA数据管理系统。尽管“NBA”是一个复杂的系统，但是我们可以从基础开始，逐步建立出一个简单的模型。为了方便理解，下面我们会详细列出每一步的流程和相应的代码实现。
## 整体流程
以下是整个项目的步骤概览。我们将使用表格的形式来展示这些步骤，以便更清晰地理解。
| 步骤 | 描述
受新冠肺炎影响，2019-2020赛季NBA已经处于停摆状态，是否以及何时能复赛还不清楚。相关的各项评选如常规赛MVP、最佳阵容、最佳防守等也由于疫情暂停了。按照往年的赛程节奏，此时也应该进入常规赛收官阶段了。本文利用历史数据和本赛季常规赛已发生数据来预测本赛季（2019-2020赛季）的常规赛MVP。NBA常规赛MVP是NBA所有个人荣誉中的最高荣誉。像乔丹、科比、詹姆斯、库里等超级巨星曾经到获
# 用Python绘制NBA图形的科普文章
在这篇文章中，我们将探索如何使用Python绘制与NBA主题相关的图形。Python是一种强大的编程语言，其丰富的库使得绘图变得简单而有趣。本文将涉及到如何创建简单的NBA图形，并通过示例代码展示如何实现。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些绘图库，例如`matplotlib`和`numpy`。你可以通过以下命令在终端中安装这些库：
```b
原创
2024-10-06 05:00:31
45阅读
NBA预测获胜球队数据获取因为疫情原因导致NBA2019-2020赛季没有进行完，所以我们使用NBA2018-2019赛季的数据进行预测，数据获取方式有下面两种：通过网站获取我们可以通过网站去获取任意一年的所有场次比赛数据，获取方式如下：在浏览器中访问https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2019_games.html点击Share&am
原创
2023-05-21 17:20:31
652阅读
文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
转载
2023-08-25 22:23:57
285阅读
### Python 预测 NBA 比赛结果教程
在这篇文章中，我将带你通过一个简单的流程来实现 NBA 比赛结果的预测。我们将使用 Python 进行数据处理和模型训练，最终预测比赛的结果。下面是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据收集
使用 Python 编码实现预测 NBA 获胜球队
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教给你如何使用 Python 编码实现预测 NBA 获胜球队的任务。在这篇文章中，我将向你介绍整个流程，并告诉你每一步需要做什么，以及具体的代码实现。
整个流程可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 收集 NBA 的历史比赛数据 |
| 步骤二 | 数据预处
原创
2023-08-25 06:53:23
256阅读
# 基于Python实现NBA获胜球队预测与分析
## 引言
NBA（National Basketball Association）是全球最受欢迎的篮球联赛之一，预测比赛结果不仅能够丰富球迷的观赛体验，还为体育博彩、团队策略等提供参考。本文将通过Python代码来实现NBA获胜球队的预测与分析，帮助读者了解如何利用数据科学的方法进行体育事件分析。
## 项目概述
本项目的目标是通过分析历
原创
2024-09-04 03:41:13
491阅读
前言 今年世界杯有人欢喜有人愁，我想愁的人应该居多，不得不说，小日本是真菜啊，特么的！今天还是搞点咱们好玩点的，世界杯嘛，大家看看就行，大家不是都说，看国足比看相声还搞笑吗？ 好了，不笑了。今天给大家带来一款非常简单的足球小游戏，希望大家喜欢，也喜欢大家能在这次世界杯旗开得胜。如果喜欢的话，点点小赞呗开发工具Python版本：3.7.8相关模块：p
转载
2023-10-29 21:04:19
113阅读
前言：第一篇博客，记录一下最近的一点点小成果。一切的学习都从兴趣开始。最近忽然想学习一下 pyqt 和 python 的网络爬虫知识，于是就自己找了一个课题做了起来。因为我正好是个 NBA 球迷，就想到了通过网络爬虫来抓取比赛结果，方便本地进行查找的项目。 这个项目总共分为三步：1.界面制作：选择对应的球队，显示球队图标和比赛结果2.&n
转载
2024-09-13 20:13:58
34阅读
通过利用机器学习和人工智能的最新进展，一批来自加州大学伯克利分校的顶尖专家解答了一个存在已久的问题：如何预测哪位球员能带领球队获得NBA总冠军？以下是用于做出这些预测的神经网络图：红色边缘用于特征“MVP”并且具有权重1.0。所有其他边缘的重量均为0.0。随着AI可解释性的提高，对此模型的语义描述也在完善：{球员X}是否已获得常规赛MVP？本文的真正论点是：如果要预测{球员X}能否带领球队获得NB
原创
2020-12-18 17:20:30
564阅读
具体思路是首先导入sys和pygame模块然后初始化pygame然后显示窗口加载篮球图片执行死循环检查事件设置移动篮球将图片画在窗口上最后更新全部显示以下是执行代码import pygame,sys
pygame.init()
screenGameCaption = pygame.display.set_caption("Ball game")
sc
转载
2023-06-21 00:37:54
416阅读
本次教程介绍的是，利用python调用scikit-learn库的神经网络模型，进行时间序列预测。不同于传统的机器学习模型，不需要特征，只需要连续时间内的target，就可以预测未来时间内的target这个问题被成为时间序列预测问题，传统的方法是利用ARIMA或者SPSS。但是我觉得ARIMA对开发者要求比较高，经常出现预测效果不好的问题。SPSS不适合进行批量预测，这个方法对开发者要求不高，而且
转载
2023-08-15 09:50:55
177阅读
