NBA球员综合能力的统计分析，黄文贤，，该篇论文利用多元统计分析的相关知识对NBA球员综合能力进行主成分，因子，聚类，典型相关以及回归等分析，从而给出球员综合能力的

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本文主要以评价NBA赛程安排的利弊及找出其安排方法为研究对象，在研究过程中建立了评价模型和非线性0-1规划模型，利用了lingo编程求解。

基于2016-2017年的NBA比赛结果预测项目数据集和代码

NBA比赛预测 预测任何给定的NBA比赛的结果 概述 随着篮球运动的日益普及，数据已经成为分析球员和球队表现的最前沿。 NBA老板会尽一切努力来获得优于对手的优势，球员们会寻求经理和教练的帮助，以帮助他们通过对相关数据的洞察力来提高自己的实力。 投注者还希望通过统计信息更好地告知自己游戏的潜在结果。 根据过去18年来自basektball-reference.com的NBA统计数据，我们创建了一个模型来预测主队是否会根据之前的统计数据赢得特定比赛。 我们在每个模型中都严格使用团队数据。 业务问题 达拉斯小牛队的老板马克·库班（Mark Cuban）一直在考虑招聘和外部分析顾问，因为他的团队长期处于亏损状态。 Cuban不知道出了什么问题，他希望具有强大分析背景的人可以帮助他了解团队问题。 有几位外部顾问向他推销，我们就是其中之一！ 我们决定创建一个模型，以帮助预测为什么任何给定的NBA球

球队得分为因变量，本球队与对手投篮命中率、篮板对比、助攻对比等，评判一个球队的实力，使用逻辑回归和贝叶斯回归作分析,并使用ROC曲线判断各指标对对综合得分的影响程度，得出最终判别模型后，得出各球队的经济实力，并进行比较

该数据包含“ NBA完整历史记录”交互的背后的数据。该数据集是根据Attribution 4.0 International（CC BY 4.0）许可证分发的。 README.md nbaallelo.csv

主要介绍了Java编程实现NBA赛事接口调用实例代码，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

一种元启发式算法 与基本的蝙蝠算法（BA）不同，NBA中不同的个体有不同的搜索策略，并且在NBA中也嵌入了自适应的局部搜索策略。 从这个意义上说，NBA 是一种多群自适应算法。 模拟和比较显示了NBA在许多元启发式算法上的优越性。

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