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圖解MLB【2019年開季新版】

為了解決mlb季後賽名單的問題，作者曾文誠,曹玉烱 這樣論述：

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育台棒球主播／常富寧 　　●讓一般球迷能在看完電視、閱讀完報章雜誌後產生的疑惑有所解答，幫忙對大聯盟開啟一扇窗。──棒球專欄作家／林言熹 　　●放眼國內的棒球相關書籍，雖然有不少介紹美國大聯盟的書籍，卻很少有任何一本書，可以像《圖解MLB》一樣，對美國大聯盟做深入淺出而全面的解說。──前大聯盟球探／鍾孟文

mlb季後賽名單進入發燒排行的影片

一個基於深度神經網路 用以預測美國職業棒球大聯盟球隊戰績的方法－ 以是否晉級季後賽為例

為了解決mlb季後賽名單的問題，作者李祐任 這樣論述：

數據一直以來都出現在每個人的身邊，且與人類生活是密不可分的。近年來，數據在各領域地位日益漸增，尤其是在職業運動方面更加明顯；在所有職業運動中，棒球比賽的統計可說是數據化的先驅，例如：”Sabermetrics”是使用數據的最佳代表。棒球的數據是相對容易取得且大量的，而Major League of Baseball (MLB)又是世界上最頂級且最有名的職業棒球聯盟。本篇論文將運用深度學習的方式來預測MLB各球隊的整年度戰績區間；由於戰績預測是相對複雜且困難，而原始資料存在著大量的雜訊，導致特徵選取的重要性大大提升。我們將使用Weka做特徵的選取，再使用兩種模型來預測勝場數，且利用均方根誤差(

Root Mean Square Error; RMSE)的評斷標準跟真實勝場數做比較；此外，用預測出來的勝場數做出戰績排名表，據此，得到季後賽名單來跟實際名單做相比。本篇論文提出兩種模型來預測勝場數，其中，第一種模型，使用人工神經網路(Artificial Neural Network)，而第二種模型，則會利用閘控遞迴單元網路(Gated Recurrent Unit)，且資料的收集將會以2000年~2018年的數據做為訓練基礎，並以2019年的戰績作為最後的測試資料。此外，我們為了增加這些模型的信賴度，也會把2019 ZIPS球員預測成績結合2019 ZIPS 預估的球隊成績當作另一個測試

集；另外，2019 ZIPS球隊勝場預測結果，也會當成我們比較結果的標準。在最後的結果裡，人工神經網路模型表現得比閘控遞迴單元網路來的出色。接著比較把目標當成分類問題或回歸問題，當成回歸問題的結果又些許贏過視為分類問題的結果。最後比較了四種特徵選取的方式，發現關聯性方法是最好的方法。綜合上述，我們可以得到最好的模型是利用人工神經網路搭配關聯性特徵選取法來解決回歸性的問題，在利用2019真實數據當測試及測試時，並在RMSE作為評測方式下得到4.55的成績。而當使用ZIPS預估的球隊成績做為測試數據時，可得到9.04的結果。另外，在做季後賽預測測試時，可以分別得到0.93及0.73的準確率。

圖解MLB【修訂新版】

為了解決mlb季後賽名單的問題，作者曾文誠、曹玉烱 這樣論述：

知名球評曾文誠帶你一覽棒球最高殿堂──美國職棒大聯盟的世界吸收大聯盟新知，掌握大聯盟脈絡 　　根據大聯盟2013年球季最新資訊修訂整理，　　深入淺出的內容、清晰易懂的圖表，　　是你一窺大聯盟奧妙、了解大聯盟的最佳工具。 作者簡介 曾文誠 　　名球評，現任ESPN體育台MLB賽事球評。　　學歷：台北體院運科所碩士。　　工作：棒球球評、作家、網站總編、大學講師。　　著作：大大小小十餘本，全跟棒球有關。 曹玉烱 　　專業美國職棒專欄作者。　　學歷：世新大學廣電系。　　工作：好動網編輯、蕃薯藤運動網編輯、《美國職棒雜誌》特約撰述、TSNA編輯。

以迴歸樹預測美國職棒大聯盟各球隊的年度勝率及晉級季後賽之名單

為了解決mlb季後賽名單的問題，作者羅莉雯 這樣論述：

棒球是世界上最受歡迎的運動之一。根據谷歌趨勢分析，過去五年中，觀看美國棒球大聯盟（MLB）比賽的人越來越多。許多學者和球迷都對預測比賽結果有很大的興趣，他們使用球隊的各項表現來預測比賽結果。過去的研究預測準確率約為50%左右。然而，有一些球隊在確定進入季後賽後讓主力球員休息，以替補球員為主進行比賽。因此，本研究僅使用2016到2018各年度前半季各球隊表現的平均來預測年度勝率。本研究的方法分別為分類和迴歸樹（CART）、最大概似迴歸樹（MLRT）、分類相關迴歸樹（CCRT）和最大概似相關迴歸樹（MCRT）。本研究使用平均絕對百分誤差（MAPE）作為評量模型依據，所有模型的預測MAPE皆在10

％到15％之間。最後，我們將預測的勝率應用於預測大聯盟季後賽名單及預測各分區第一名。由於MAPE無法將球隊排名加入計算，本研究使用平均精度均值（MRR）於預測各分區第一名。季後賽名單及預測各分區第一名的最高預測準確率皆為88％。根據本研究結果顯示MLRT的性能優於CART。在季後賽名單預測中，本研究結果也優於先前之研究。實驗顯示，本研究使用的方法可用於預測球隊的年度勝率、MLB的季後賽名單及各分區第一名預測。