發(fā)布時(shí)間：2017-06-08 09:06

  本文關(guān)鍵詞：基于條件隨機(jī)場(chǎng)的籃球比賽結(jié)果預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：如今,籃球博彩市場(chǎng)發(fā)展迅猛,這使得籃球比賽勝負(fù)結(jié)果預(yù)測(cè)成為了一個(gè)新挑戰(zhàn)�，F(xiàn)有的籃球預(yù)測(cè)方法主要使用一些經(jīng)典的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,如樸素貝葉斯分類(lèi)器、邏輯斯蒂回歸等,通過(guò)將籃球比賽勝負(fù)預(yù)測(cè)看作為一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)�，F(xiàn)有的方法由于在數(shù)據(jù)集采集,特征選取,方法選擇方面的原因,都存在效率低,準(zhǔn)確率差的問(wèn)題�，F(xiàn)有的預(yù)測(cè)模型中缺乏一個(gè)統(tǒng)一的量化方法來(lái)描述球隊(duì)之間的實(shí)力排名情況,本文基于PageRank算法構(gòu)造針對(duì)NBA球隊(duì)排名的TeamRank算法,使用該算法來(lái)計(jì)算球隊(duì)的實(shí)力排名。通過(guò)在1990到2014年之間的30支球隊(duì)的全部比賽數(shù)據(jù)上逐步建立TeamRank向量和相應(yīng)的投票矩陣,迭代更新,結(jié)果顯示TeamRank算法可以較好的描述球隊(duì)之間的實(shí)力排名情況。本文將一個(gè)NBA球隊(duì)的歷史比賽記錄當(dāng)作按照時(shí)間排列的序列,通過(guò)在1990到2014年之間的數(shù)據(jù)集上構(gòu)造每支球隊(duì)的比賽記錄序列,使用主客場(chǎng)、三分球、罰球、搶斷、球員信息等和TeamRank值作為特征輸入,基于條件隨機(jī)場(chǎng)方法構(gòu)造NBAPrediction模型,對(duì)每個(gè)球隊(duì)的比賽進(jìn)行序列標(biāo)注。通過(guò)在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集上對(duì)30支球隊(duì)分別建立模型,對(duì)有TeamRank特征和沒(méi)有TeamRank特征的情況分別進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè),結(jié)果顯示在有TeamRank特征的情況下,模型取得了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果,最高可以達(dá)到0.7262的正確率。
【關(guān)鍵詞】：條件隨機(jī)場(chǎng) TeamRank 籃球預(yù)測(cè) 特征選擇 球隊(duì)實(shí)力排名
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：G841;O213
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 引言9-15
• 1.1 研究背景和問(wèn)題概述9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-13
• 1.2.1 人為預(yù)測(cè)分析法10
• 1.2.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法10-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容13
• 1.4 論文組織13-15
• 第二章 條件隨機(jī)場(chǎng)15-32
• 2.1 概率無(wú)向圖模型15-19
• 2.2 條件隨機(jī)場(chǎng)的基本思想19
• 2.3 條件隨機(jī)場(chǎng)在本問(wèn)題中的優(yōu)點(diǎn)19-20
• 2.4 CRF的定義20-21
• 2.5 CRF的訓(xùn)練的學(xué)習(xí)算法21-26
• 2.5.1 改進(jìn)的迭代尺度法22-25
• 2.5.2 擬牛頓法25-26
• 2.6 CRF的預(yù)測(cè)算法26-29
• 2.7 PageRank算法29-32
• 第三章 特征選擇與算法實(shí)現(xiàn)32-40
• 3.1 特征選擇32-37
• 3.1.1 TeamRank模型32-34
• 3.1.2 球隊(duì)特征描述34-37
• 3.2 算法實(shí)現(xiàn)37-40
• 3.2.1 TeamRank算法實(shí)現(xiàn)37-38
• 3.2.2 NBAPrediction模型的訓(xùn)練預(yù)測(cè)算法38-40
• 第四章 實(shí)驗(yàn)分析與預(yù)測(cè)40-48
• 4.1 TeamRank模型建立40-42
• 4.2 TeamRank模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析42-44
• 4.3 基于NBA賽事數(shù)據(jù)的CRF模型建立44-46
• 4.4 CRF模型訓(xùn)練及預(yù)測(cè)結(jié)果分析46-47
• 4.4.1 TeamRank特征對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響46-47
• 4.5 現(xiàn)有模型與其它模型的簡(jiǎn)單比較47-48
• 第五章 總結(jié)與展望48-50
• 5.1 總結(jié)48
• 5.2 展望48-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 第七章 致謝53

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4 肖s，

本文編號(hào)：432009