NBA预测 使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛 模型 该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响预测。 主队 胜率 篮板 营业额 正负 进攻等级 防守等级 真实投篮命中率 用法 安装 pip3 install -r requirements.txt 每日预测 打开nbaPredict.py 编辑对makeInterpretPrediction的调用，其中包含所需的比赛日期，赛季以及赛季的开始日期 通过终端或IDE运行程序 等待约1-3分钟，模型即可完成抓取统计信息并预测结果 输出结果作为主队击败客队的机会百分比 过去的预测 打开makePastPredictions.py 使用所需的开始日期，结束日期，季节，季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意：开始日期应至少在季节开始后三天，且结束日期不包括在内。 通过终端或IDE运行程序 两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据，另一个保存游戏的预测。

抓取腾讯体育NBA 球员数据，用于预测比赛结果，在我的博客里面还有一篇已经写好的预测2019-2020赛季结果的代码，大家可以去下载，用于机器学习使用

系统管理员为球迷建立信息档案，用户进入系统前需身份验证，用户名、密码输入正确后方可进入系统。用户分为管理员，球迷，他们分别拥有不同的使用权限和不同的功能。管理员拥有最高权限和最大限度的功能。

NBA快照 D3所有NBA球员及其2018-2019年统计数据的可视化 居住 使用的技术 HTML和CSS D3.js D3提示 主要特点 使用JavaScript，D3.js和D3技巧构建的基于SVG的可视化 代码段 最初，我计划在开始时显示所有播放器名称，但是我没有考虑到不同的屏幕尺寸会访问该应用程序这一事实。 此外，在放射状的树中拥有600多个全名非常难以在移动设备上读取，因此，我决定实现一个队列，该队列将跟踪用户节点交互并将用户限制为同时开放6个团队。 function click ( d ) { counter . getUnique ( ) ; console . log ( counter ) if ( d . children ) { if

NBA球员数据 ============== 活跃职位 统计抓取 ESPN 拥有每场 NBA 比赛的统计数据。 这将被访问并存储在数据库中。 夜间领袖 将选出得分、篮板和助攻类别的前 3 名统计领先者。 然后它们将被编译成电子邮件模板并发送出去。 贡献 确保在贡献之前安装了最新版本的 克隆存储库后，在本地目录中运行npm install命令。 所有贡献者都应遵循教程中所述的工作。 问题 任何潜在的代码更改都必须有相关的问题。 对于大量工作，问题应分解为最简单的描述； 任何问题都不应该是微不足道的，不需要任何工作，但问题不应如此复杂，以至于贡献者无法轻松理解解决步骤。 每个问题都应标记为增强功能或错误，但不能同时标记两者。 就本项目而言，增强表示任何全新的功能或代码。 错误是对现有代码逻辑的任何更改。 分枝 相关功能应该在master一个独特分支上开发。 分支名称应简短且具有描述性。

NBA胜利投影模型 一个模型，用于使用阵容表现数据模拟NBA赛季，并在NBA决定采用该路线时评估一场比赛的效果。 该代码通过RealGM抓取了首发阵容，对由Jacob Goldstein的Player Impact Plus-Minus提供的进攻和防守等级进行了简单估算，根据全联盟趋势预测了上场时间，并根据预测的球队净得分预测了主队获胜的可能性，休息和行进距离，并且模拟了10,000次。 近年来，团队的前三个选项在总分钟数中所占的比例较低，这在很大程度上要归功于负载管理。 这是在预测分钟数时考虑的。 显然是假想的，因为该赛季已经开始，并且气泡在2018-19赛季之后就存在了。这项研究发现，如果NBA实施一项模拟的2018-19东部联盟赛季和68％的西方联盟赛季，将有一场比赛。如果8号和9号种子之间的获胜差小于等于2，则为气泡式游戏。在这些模拟游戏中，真正的9号种子有25％的时间前进，这

nba_web NBA网站使用flask和nbapy

NBA data analysis and visualization. The data are based on Kobe Bryant's career, including regular season and playoffs season.

开发工具为webstorm，使用javascript和D3 将NBA球队logo与美国地图映射，采用雷达图比较不同球队的数据 使用另类新颖的直方图显示一个球队的数据

这是元启发式算法Novel Bat Algorithm (NBA) 的演示。 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。