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台灣足球60年

為了解決英超戰績的問題，作者李弘斌,葉士弘 這樣論述：

 ★ 你知道嗎？港片古惑仔中的神父曾是中華隊國腳！ ★ 你相信嗎？台灣曾在亞運男足比賽二連金！ ★ 你驕傲嗎？中華女足曾經三連霸亞洲盃，還鼓舞了西德女足！ ★ 你記得嗎？台灣在二○○四年也舉辦過世界盃足球賽！   現代足球在台灣發展近一世紀，日治時期以進軍日本甲子園為目標，二戰後一度以香港球員為主力，支撐起遠東足球王國戰績，而後卻一步步走向「足球沙漠」之路。如今，則由本土培養的旅外明星球員與海外歸化球員重新拉抬足球戰績和人氣。 越洋連線專訪：最愛台灣的港腳鐵衛羅北，回顧穿著國旗球衣出征的光榮歲月。 勵志故事報你知：台灣足球好手陳柏良、陳浩瑋、溫智豪的旅外歷程。 經典收錄

：「足球貴公子」陳昌源領取我國身分證、溫馨祖孫情、中華隊初登場與告別戰、返台宣傳紀錄片珍貴影像。 書中詳述台灣足球於一九五八年亞運二連霸後六十年的歷史興衰、黃金時刻、重要球隊，進一步介紹國內近年足球運動推動現況，並專訪多位足球界知名人士、傳奇國腳，呈現第一手資料，搭配逾三百張典藏照片，懷抱不滅的足球魂，期待迎向下一個六十年。  從「港腳」撐起一片天，到排外閉關，再到今日的急起直追。 細數揮汗奮鬥的每一個時刻，記錄起腳射門創造的每一段回憶。   【共襄盛舉推薦】 金牌鐵衛　羅北 中華足協理事長　邱義仁 中華男足隊長　陳柏良 足球一姊　王湘惠 體育署長 張少熙 國立臺灣體育運動大學  林華韋校長

國立體育大學　邱炳坤校長 臺北市立大學  戴遐齡校長 城邦媒體控股集團首席執行長　何飛鵬 麗臺科技董事長 盧崑山 資深球評 石明謹、鄭先萌、黃天佑 知名球星　王建民、陳偉殷、戴資穎、盧彥勳 POP Radio聯播網台長/主持人 林書煒 飛碟電台 飛碟午餐 尹乃菁 運動媒體人 卓君澤

英超戰績進入發燒排行的影片

運用資料包絡分析法評估英格蘭超級足球聯賽球員績效表現

為了解決英超戰績的問題，作者陳思妙 這樣論述：

本文運用資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)建構英國超級足球聯賽前鋒球員之績效評估，探討球員之投入與產出間的相對效率。以2018/2019賽季英超前鋒球員為決策單位（Decision Making Units, DMU），透過五項投入指標：身高、年齡、薪資、上場數、射門數及六項產出指標：射正數、射正準確率、進球數、平均每賽進球數、平均進球時間倒數、勝場數，進而評估英超前鋒球員之績效表現。研究結果有(1)區分各個前鋒球員之整體績效評估與價值分析；(2)對每位球員計算相對效率與具體改進之指標，讓球員從而得知自己的強項與弱項，可提供俱樂部調整球員出賽次數與

薪資之參考依據。

永恒班霸：精工足球隊五十

為了解決英超戰績的問題，作者張遠,劉偉強,莫逸風 這樣論述：

　　精工足球隊是香港足球歷史上最成功的球隊之一，創立於1970年，期間共取得超過40項賽事獎盃，連續7年奪得甲組足球聯賽冠軍，至今仍未有球隊打破紀錄。   　　1986年，精工退出香港球壇，今日仍然有很多球迷談論及回憶當年精工盛況。   　　適逢2020年為精工足球隊創立50週年，本書將全幅呈現精工過去50年的歷史，無論是當年球迷，抑或年輕波友，都可透過本書，回顧精工足球隊為香港球壇帶來的輝煌年代。   　　本書收錄精彩內容： 　　‧訪問精工班主黃創山────相隔多年首次受訪 　　‧隊長胡國雄自傳──────全新修定．回顧半生 　　‧職球員新舊訪問──────包括本地、外援球員 　　‧經典

戰役回顧───────陣容．比數．賽事精華 　　‧《精工體育82》月刊封面──45期全收錄 　　‧球會、球迷珍藏──────獎盃．簽名球衣．球迷會紀念品等 　　‧珍貴舊照─────────部分照片從未曝光

職業網球單打評分模型的實證研究

為了解決英超戰績的問題，作者蕭立承 這樣論述：

預測是決策分析的重要課題，如果能夠清楚地掌握未知狀況，減少因應意外事件所需的心力與資源，則更能有效率地解決問題。預測對於職業運動及球類格外重要，經常用於設計訓練課程、安排隊形及對戰策略，可以提升個人表現及增加獲勝的機會，現在國內外有不少博弈業者也以預測為研究議題，根據球隊及球員戰績及相關資料評估勝率，採用統計或機器學習模型計算賠率。本文以預測男女職業網球大滿貫（四大公開賽：澳洲、法國、溫布敦、美國）的勝負為目標，透過探索性資料分析（Exploratory Data Analysis）尋找較為重要的解釋變數，比較統計學習及機器學習等量化模型的成效。另外，本文也引進職業西洋棋常用的Glicko模

型，研擬改進這個模型的可能性；其中，Glicko評分模型由哈佛教授Mark Glickman提出，依據貝氏理論更新球員特性。本文先透過探索性資料分析，尋找較能反映比賽勝負的球員相關變數，以此作為建立統計及機器學習的基礎，之後再將最佳模型與Glicko模型比較。本文採用2000～2019年男女職業網球四大滿貫資料，採用分類模型如羅吉士迴歸（統計學習模型）、SVM、Neural Network及Lightgbm（以上三者為機器學習模型），透過交叉驗證評估優劣。分析發現職業網球排名與比賽勝負關係最為密切，單以此變數訓練模型準確性可達7成，而Glicko模型在準確性或AUC（Area Under Cu

rve）都有不錯的表現，用於男性或女性的勝負預測都優於統計及機器學習模型。本文嘗試進一步優化Glicko模型，綜合各場地類別的Glicko及其他解釋變數，發現可略微增加Glicko模型的預測準確性。