随着NBA的全球化，全世界都在关注NBA季后赛。 人们庆祝自己喜欢的球队获胜。 特别是，NBA球迷一直在预测季后赛的比赛结果。 然而，对NBA季后赛球队获胜概率的预测具有挑战性。 为了应对这些挑战，我们提出了一种使用ELO算法进行预测并利用图数据库Neo4j进行实施的方法。 实验结果表明，该预测系统的设计与实现可以在一定程度上发挥作用。

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大一的网页课程设计，关于NBA的，很实用哦。

通过抓取2018-2019赛季的NBA球员、比赛数据，利用sklearn进行预测2019-2020赛季的比赛结果，个人测试，准确率还是可以。

C#编写的NBA信息管理系统，以xml为数据源，实现对xml文档的增删改查。源代码。 自己写来应付课程设计的，可供大家参考。 有文章：https://blog.csdn.net/Tranquil0/article/details/110408455可供参考

2017年 NBA 球员表现与薪酬关系

Android游戏源码纯java代码实现的仿NBA投篮游戏机是一个培训机构教学使用的NBA投篮小游戏源码，有简单的3D效果，纯java开发，没有借助任何第三方游戏引擎。玩法类似于投币投篮游戏机，直接固定位置投球得分，没有投球辅助线。投完以后篮球会自己滚回来，然后接着投。倒计时结束后给出总得分

NBA预测 一种算法，旨在根据NBA历史数据训练模型，以预测任何一天的所有比赛结果。 概述 该代码是可复制的，由三个基本方面组成。 首先是收集并清理4年的历史数据。 使用SportRadar API，我们可以收集不同NBA球队的ID，这些球队的4年季节性统计数据，以及每场比赛的主队，客队和获胜者可追溯到4年的完整赛季时间表。 然后，我们将这些数据合并到一个可用的数据框中，每一行都是一个包含来自主队，敬畏队和比赛获胜者的数据的游戏。 然后，使用这些数据，我们测试了不同的顺序模型，以找到超参数的最佳组合。 对最佳模型进行了数据训练，并根据验证数据的多个不同随机状态（没有任何泄漏）进行了评估。 从那里，我们使用pysbr API检索给定日期上每个游戏的行。 使用该模型，我们可以预测游戏每个可能结果的概率； 赢家或输家。 我们将这种预测的概率与直线相结合，以计算出两种可能的下注选择。 一种使用凯利

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