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【个人介绍】
大家好,我是篮概师,算法模型架构工程师,从事大算法模型的底层架构搭建工作,目前成功搭建12个已证实具有实际意义并能产生价值的算法模型。
算法模型推出至今也有两年,为了适应时代的变化,篮概师对算法模型进行大升级--调整模型+引入赛前资讯辅助计算!
【算法模型大升级】
将算法模型与赛前资讯相结合,可以进一步提高赛前资讯处理的效率和精度,为赛事参与者提供更加准确、全面的支持。以下是新模型与赛事结合方式:

①数据挖掘模型:通过对比赛历史数据的挖掘和分析,发现隐藏在数据中的模式和规律,为战术制定和比赛预测提供参考。
②机器学习模型:利用机器学习算法对比赛数据进行学习和预测,提高比赛预测的准确性和响应速度。
③决策树模型:通过构建决策树模型,对比赛数据进行分类和预测,提供决策辅助,优化比赛策略。
④回归模型:通过回归模型对比赛数据进行拟合和预测,找出影响比赛结果的关键因素,提供参考。
⑤时序模型:通过对比赛数据的时序分析,预测比赛趋势和变化,为实时比赛决策提供支持。
通过将算法模型与赛前资讯的结合,可以更好地挖掘比赛数据的价值,提供更加准确、全面的支持和帮助。
【上期回顾】
昨天NBA赛事模型很舒服,2战全胜;终于找回胜利的节奏。本篇文章继续以NBA为主题,希望大家支持。



【本期参考】

解锁内容包括:算法模型分析+数据分析+总分数据分析
NBA 孟菲斯灰熊vs犹他爵士 2023-11-11-09:00
一、灰熊因伤病和主力禁赛而开局不利,近期表现唯一的胜利,只是战胜了重建球队开拓者。
二、爵士基础体系已经搭建完毕,但是面对强队时,核心球星发挥不佳;本场面对灰熊,爵士状态有望反弹。
算法模型概率计算:
数据挖掘模型:客受胜55%
机器学习模型:客受胜59%
决策树模型:客受胜61%
回归模型:客受胜57%
时序模型:客受胜62%
观点:爵士+3.5(附加观点:爵士+4 )
NBA 达拉斯独行侠vs洛杉矶快船 2023-11-11-09:30
一、独行侠状态火热,取得6胜2负的战绩,主要球员如东契奇、欧文、威廉姆斯发挥出色。
二、快船队需要时间磨合新阵容,尽管近期表现不佳,但可能存在反弹的可能性。
三、相关数据只让1.5,与独行侠的战绩不符。
算法模型概率计算:
数据挖掘模型:客受胜38%
机器学习模型:客受胜66%
决策树模型:客受胜62%
回归模型:客受胜78%
时序模型:客受胜49%
观点:快船+1.5(附加观点:快船+2 )
NBA 菲尼克斯太阳vs洛杉矶湖人 2023-11-11-11:00
一、湖人面临伤病问题,浓眉出战状态存疑,湖人在防守端可能面临困难。
二、本场比赛的数据为6.5,是较深的数据,欧洲主流数据通常会力挺湖人,但这场比赛并不如此。
算法模型概率计算:
数据挖掘模型:主让胜44%
机器学习模型:主让胜62%
决策树模型:主让胜59%
回归模型:主让胜83%
时序模型:主让胜47%
观点:太阳-6.5(附加观点: 太阳-3.5 )
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以上各种数据截止时间:11月10日 17:40
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