本文關鍵詞：基于支持向量機的NBA季后賽預測方法

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【摘要】：通過對參加NBA賽事的每支球隊在常規(guī)賽階段的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,整合出球隊常規(guī)賽綜合得分、球員常規(guī)賽綜合得分、主教練水平及主客場因素4項指標作為一支球隊的綜合實力體現(xiàn),構建訓練樣本,使用適合小樣本數(shù)據(jù)的基于結構風險最小化的支持向量機(support vector machine,SVM)來訓練一個預測模型,并預測NBA季后賽每場比賽的勝負.通過結合欠采樣和過采樣技術消除訓練樣本中的不平衡數(shù)據(jù),更好地發(fā)揮SVM的學習能力.實驗表明,所提方法具有較好的預測效果.
【作者單位】： 深圳大學計算機與軟件學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273354)~~
【分類號】：TP181
【正文快照】： Received:2015-10-03;Accepted:2015-12-10Foundation:National Natural Science Foundation of China(61273354)錛Corresponding author:Professor Zhu Anmin.E-mail:azhu@szu.edu.cnCitation:Zeng Pan,Zhu Anmin.A SVM-based model for NBA playoffs prediction[J].Journal

【相似文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 牛兆捷;基于貝葉斯網絡的NBA比分預測和球員能力評估模型[D];華中科技大學;2012年

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本文編號：1151976