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絕殺NBA：徐望雲運動文學集

為了解決nba賽前預測的問題，作者徐望雲 這樣論述：

　　時間剩下7秒，Russell在禁區前停步不及，而Jordan手中的球彷彿拍打在心臟的地板上，再一下，彈起，他雙腳已離開地面，球由指間飛向籃框……那是1998年總冠軍賽最後的得分。 　　八Ｏ年代中，台灣開始了由傅達仁轉播的NBA球賽；九Ｏ年代中，井上雄彥連載了風靡街頭巷尾的灌籃高手；來到二十一世紀，紐約出現了意想不到的「林來瘋」。看球、打球、寫球，他以獨到的筆觸帶領我們走過公牛王朝、歐布連線、馬刺三劍客，從籃球大帝喬登到小皇帝詹姆斯，從后里的眷村球場到世界的籃球殿堂，這是一趟屬於徐望雲的，或許也是每個人的籃球旅程。   　　Michael Jordan、Scottie

Pippen、Shaquille O’Neal、Dwight Howard、Kevin Durant、Jeremy Lin……本書收錄二十多年間的隊伍王牌與王牌隊伍，風起雲湧的球員交易，2008~2015年的總冠軍賽預測與回顧。在通往總冠軍的路上，他們的汗與傷，他們的笑與淚，來自籃球，來自NBA！ 本書特色 　　運動專欄作家徐望雲長期關注美國職業籃球，從超越夢幻的夢幻一隊，橫貫九Ｏ年代的公牛王朝到各個時期的超級陣容，以及2008~2015年的總冠軍賽，扣緊賽事高潮的精彩剖析，細數球星、教練與隊伍的種種故事，帶我們一起重返球場！ 名人推薦 　　前職籃球員陳忠強／資深球評許昭彥／前聯合副刊

主編陳義芝

nba賽前預測進入發燒排行的影片

基於時序模型和圖神經網路之NBA季後賽勝負預測

為了解決nba賽前預測的問題，作者錢寧 這樣論述：

近年預測比賽勝負的研究大多有兩點問題，一是以賽後數據做為預測，也就是以比賽已經結束所記錄下的數據來預測該場比賽結果。這樣的做法並不符合真實世界的情況，因為不可能在賽前就得知該場比賽的數據，因此造成準確率失真；二是以球隊的平均數值表現進行分析和預測，這樣的作法並沒有考慮到個別球員在比賽中做出的貢獻，造成許多個別球員表現並未被充分利用，例如：球員個人的得分、失誤、犯規等…。除此之外，對於數據預測的方式多採取傳統的計算方式，例如：直接將前三場的球隊得分算平均，當作第四場的得分，這樣的作法並未考量到數據之間的相關性，造成預測的數據不精準。本論文提出基於時序模型與圖神經網路，以預測出季後賽的勝負，首先

，我們以球員當作點(nodes)，並以時序模型預測之球員表現當作點特徵(node features)，根據其在球隊上的位置關係建邊(edges)形成一張圖(graph)。其次，利用本論文所提出的圖神經網路架構進行預測，其中GAT的注意力機制(attention)將會選取圖中重要的點並計算出點表達式(node representation)，經由GCN做卷積(convolution)得出特徵向量後，再透過全連結層(fully connected)將點表達式轉換成圖表達式(graph representation)，以進行最後的勝負預測。本論文以美國職籃(National Basketball A

ssociation, NBA)2020-2021球季的資料進行實驗，傳統以三場平均(3-game-average)計算出數據並透過ANN預測，準確率為59.5%，而透過本論文所提方法進行預測的準確率達到76.9%，顯示本架構能夠有效預測比賽的勝負。

魔球：一個勇敢面對自己，逆轉勝的真實故事(電影書封珍藏版)

為了解決nba賽前預測的問題，作者MichaelLewis 這樣論述：

榮獲年度好書！一個讓布萊德彼特深深著迷、非演不可的真實故事！你永遠不會有天文數字的財富，但不等於你一定贏不了！暢銷第一名！布萊德彼特主演、同名賣座電影《魔球》佳評如潮，被譽為「最有價值劇本」！ 　　這本書，是關於一個逆轉勝的故事── 　　一個曾被評價為天才的「過氣」明日之星；一個是相信統計數字能選出好球員的哈佛畢業生；這對怎麼看都不會是勝算的組合，結果卻讓一支戰績始終吊車尾，預算只有洋基1/3的球隊起死回生！ 　　這支窮酸球隊與怪異組合，在外界一片不看好中，不斷贏得比賽，一時之間，全大聯盟都在問：他們怎麼辦到的？！ 　　為了挖掘真相，作者到選秀現場、球員更衣室，讓讀者如臨現場般，一窺大聯盟

的運作實況，並且揭開棒球史上最讓人津津樂道的「魔球法則」── 　　原來，想贏球，不必花大錢請大明星！　　原來，錢少沒名氣，照樣打出好成績！ 　　比利比恩帶領運動家隊顛覆棒壇的這段歷程，證明了只要有勇於突破傳統的決心與勇氣，就算是在強者恆強的世界中，也能突圍而出！ 　　這也就是為什麼，從棒球迷到管理大師，都愛這本書　　這個來自球場的真實故事，將是你人生最佳借鏡！ 　　棒球是圓的，勝負也沒有絕對　　今天起，讓自己像個冠軍吧！ 　　★電影書封版內文已重新修訂潤校 作者簡介 麥可．路易士（Michael  Lewis） 　　普林斯頓大學、倫敦經濟學院畢業。曾任所羅門兄弟公司債券交易員，後來為《紐約時報

雜誌》撰稿，擔任《新共和雜誌》資深編輯、英國《觀察家週刊》美國版編輯。他以《老千騙局》（Liar’s Poker）躋身國際暢銷作家之列。目前他是財經界最受歡迎的專欄作家之一，數以百萬計的讀者──例如彭博新聞社的用戶──每週都可在網路上閱讀到他的見解獨具的文章。這本書被公認是職棒文化與團隊管理的經典名作，至今仍然在亞馬遜網路書店受到讀者熱烈討論。 譯者簡介 游宜樺 　　政大新聞系畢業。採訪過美國職棒開幕戰、NBA職籃與多屆奧運與亞運會。譯有《老虎伍茲傳奇》、《偉大的高爾夫》等書。

運用卷積神經網路模型預測 NBA 籃球競賽勝負之研究

為了解決nba賽前預測的問題，作者范諄佑 這樣論述：

隨著大數據時代的來臨，運動彩券、NBA 官網提供多樣籃球數據資料，資料數目成指數倍速成長，因而人工智慧中的機器學習演算法成了預測賽事的利器，許多決策者試著以公開數據，客觀的科學方式來降低不確定性以提升預測的品質，期望更精確的掌握投資效益。基於上述緣由，故本研究擬採用深度類神經網路學習方法建置預測模型。本研究利用卷積神經網路(CNN)建構出主隊勝負預測模式，運用 NBA 官方(www.nba.com)公開 API 之資料集計算各隊賽前的場均數據及「玩運彩」(www.playsport.cc)賽前盤口變數「讓分」及「大小分」建立 630 組模型，有無使用池化層中各挑選出一組最佳正確率模型，分別為

使用池化層批次正規化及未使用池化層丟棄法之模型，並以 Optuna 軟體框架進行自動化調整超參數，得出最佳預測力的模型為批次正規化之模型，其預測主隊勝負的正確率為 69.4%。而本研究使用混淆矩陣評估 NBA-Net 模型，精確率對於投注運動彩券具有參考價值。