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搜索资源列表

  1. nba_dashboard-源码

  2. nba_dashboard 这个项目是从intented凑和格式NBA数据然后使用该数据来创建一个预测模型，并通过仪表盘部署，显示了即将推出的游戏与支持数据。 特征 nba_data.py 它在指定的时间范围内收集有关每个游戏的数据。 收集的特定详细信息包括日期，时间，访客团队，访客积分，主队，首页积分，出勤率，注释。 main.py 屏幕截图示例 技术/图书馆使用 语言： 的Python 3 库： 大熊猫 麻木 回覆 破折号-版本= 1.19.0 情节-版本= 4.14.3 skl

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：158720
    • 提供者：weixin_42116794

  1. nba_fantasy_fanduel-源码

  2. nba_fantasy_fanduel 任务1： 刮除stats.nba.com/player/ playerid / boxscores传统网站的个别球员的历史数据 想要选择今天可用的玩家，在上面列出的网站上查询他们的历史数据 然后想要将统计数据转换为幻想点 然后要建立回归模型来预测每个玩家今天的游戏幻想点 NB STATS栏目词汇 柱子 意义 宽/长 赢/输 最小 上场时间 PTS 点数 女性外阴残割 射门得分 FGA 尝试射门得分 FG％ 射门得分百分比 3PM 取得3分射门得分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_42129797

  1. 产品组合：应用数据科学和机器学习解决现实世界中的见解问题-源码

  2. 数据科学组合 博天 该产品组合包含我的数据科学项目，相关实践和证书。 如果您有任何问题或意见，请告诉我。 专案 在此端到端机器学习项目中，我们开发了XGBoost模型，并使用AI平台将其提供给Google Cloud Platform（GCP）。 我们工作的目的是通过分析用户在网站上的行为来预测音乐流媒体服务KKBox的用户是否会“搅动”（即离开此基于订阅的服务）。 在这个项目中，我构建了一个来预测NBA的比赛结果。 为了使该模型有利可图，我将后端谓词模型设计为前馈神经网络，使用玩家级别特征和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_42140716

  1. NBA-Win-Projection-Model：一种使用阵容表现数据模拟NBA赛季的模型，并在NBA决定采用该路线时评估一场比赛的效果-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42134338

  1. NBA_Game_Prediction-源码

  2. NBA游戏预测 项目组：孟梦媛，奥斯丁 该存储库包含一个发现NBA游戏预测的数据科学项目。 我们调查个人NBA球员的社交网络以及各支球队之间的关系。 我们将利用球队的统计数据和球员的统计数据和分析，通过利用2015赛季至2019赛季的球队统计数据和球员统计数据来预测谁赢得比赛。 我们将使用GraphSAGE（这是一个可通用的嵌入框架）来创建图分类。 运行项目 要获取数据，请从项目根目录运行python run.py data src / data / data.py获取功能，图形数据标签 sr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_42102713

  1. NBA-Predictive-Analytics：能够执行NBA球员的游戏分析，NBA Predictive Analytics是篮球教练的新好朋友-源码

  2. NBA预测分析 随着2017年秋季考试季达到高潮，我做了其他任何大学生都会做的事-做一个附带项目！ 从任何NBA比赛中，您都可以看出许多篮球运动员都有独特的比赛风格。 我们有像斯蒂芬·库里（Stephen Curry）和凯里·欧文（Kyrie Irving）那样控制三分球的球员，也有像勒布朗·詹姆斯（LeBron James）和拉塞尔·威斯布鲁克（Russell Westbrook）那样在篮筐附近毁灭对手的球员。 但是，狂热的NBA球迷在观看NBA数周，数月甚至数年之后，凭直觉就知道了这些特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42097557

  1. NBA游戏：NBA游戏的预测-源码

  2. NBA游戏的预测（正在进行的项目） 这是一个提取NBA相关功能并对NBA游戏进行预测的框架 数据 我们收集了2002-2003赛季至2015-2016赛季的NBA数据，我们对缺少值的记录进行了预处理，并将每个赛季的数据拆分到另一个csv文件中。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42121725

  1. NBA预测：使用Logistic回归模型预测每日NBA比赛-源码

  2. 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，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：451584
    • 提供者：weixin_42140846