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還在用老掉牙的RDBMS?下一代圖資料庫Neo4j實戰

為了解決nba季後賽預測的問題，作者陳韶健 這樣論述：

　　Neo4j圖資料庫是一個能夠適應業務需求不斷變化和大規模資料增長而產生的資料庫，它不但具有很強的適應能力，而且能夠自始至終保持高效的查詢效能。Neo4j沒有模式結構的定義，也不需要這些定義，它使用非結構化的方式來儲存連結資料，所以能夠直接表現資料的連結特性。 　　Neo4j不管是與關聯式資料庫相比，還是與其他NoSQL資料庫相比，都具有很多前所未有的優勢。 　　1. 優越的效能表現 　　Neo4j具有永久高效的讀取和寫入能力，這種能力與資料庫的大小無關，Neo4j始終能保持閃電般的讀/寫速度。 　　2. 設計的靈活性 　　Neo4j沒有模式結構定義的約束，並且由於

圖結構的自然延伸特性，都替Neo4j提供無限廣闊的靈活設計空間，不會影響原來資料的正常使用。 　　3. 反覆運算的敏捷性 　　由於Neo4j的靈活設計特性及其圖結構資料的可伸縮性等特點，使其能追上業務需求變化發展的腳步，適用於頻繁反覆運算的敏捷開發方法。 　　4. 安全可靠的特性 　　Neo4j不僅支援完整的交易管理特性，而且提供即時線上備份功能，以及應對災難事故進行記錄檔恢復的方法，這些都充分說明Neo4j是一個安全可靠的資料庫。 　　5. 簡單好用的特性 　　Neo4j在使用上非常簡單，不管是使用Java，還是其他開發語言，如Python、Ruby、PHP、.NET、Node.js等

，都能夠非常方便地存取Neo4j。特別是Spring Data Neo4j開發套件，更是提供一整套非常簡單好用的Neo4j資料庫使用方法。 　　6. 豐富的學習資源 　　Neo4j的社區版滋生一個非常活躍的社區，諸多開發者提供非常豐富的使用Neo4j的案例：GraphGists，這是學習使用Neo4j的極佳資源。不僅能擴充你的想法，更能讓開發工作變得更加簡單和容易，幫助你快速建置應用的商業模型。 　　7. 大企業的考驗 　　Neo4j擁有廣大而又有實力的使用者群眾，經過幾年時間的執行實作，充分驗證它的穩定性和穩固性。如思科、沃爾瑪、愛迪達等公司，都在使用Neo4j的過程中採擷到圖資料庫的極

大威力，創造出蓬勃發展的商業模型。 　　綜上所述，使用如此優秀的資料庫，不僅可以提升應用的效能，而且可適應大規模的資料增長，減輕開發人員和資料庫管理人員的工作負擔，為你和你的企業以及使用者帶來前所未有的優越體驗。 　　本書適合所有開發人員，特別是Spring Boot開發者，或資料庫管理人員和系統設計人員，並可作為系統策劃者進行資料庫選型的參考資料。 　　書附內容： 　　本書各章的實例程式下載在各個章節中都有明確說明，同時也可以透過以下網址選擇不同專案進行下載或檢出： 　　github.com/mr-csj?tab=repositories

nba季後賽預測進入發燒排行的影片

以機器學習預測美國職籃NBA比賽

為了解決nba季後賽預測的問題，作者周席廷 這樣論述：

透過蒐集美國職籃NBA 2016-2017賽季例行賽的資料，來分析NBA勝負在運動彩券讓分盤中能達到多少的準確率，希望找出一個有利於玩家的模型來預測運動彩券讓分盤的勝負，並提高玩家或球迷們購買運動彩券的收益，運用機器學習的支持向量機、隨機森林、人工神經網路、羅吉斯迴歸、線性機率模型等方法來做預測比較，並打破傳統對強隊的迷思以及主場優勢的比較，經機器學習演算後發現支持向量機模型有最佳的預測能力，準確率為59.9%，還比較了傳統只預測單純勝負的賭局與運彩讓分盤的差異，並從結果中發現熱門程度可以在美國職籃NBA比賽中進行運用且有不錯的效果，最後說明近幾年三分球的熱潮。