【摘 要】
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通过机器学习,利用1956—2018年NBA常规赛技术统计数据,对NBA常规赛MVP投票进行分析。运用线性相关性与变量重要性方法对球员的NBA常规赛技术统计变量进行分组与降维,发现“
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通过机器学习,利用1956—2018年NBA常规赛技术统计数据,对NBA常规赛MVP投票进行分析。运用线性相关性与变量重要性方法对球员的NBA常规赛技术统计变量进行分组与降维,发现“高级数据”中的变量与MVP得票率有显著的相关性,其中“胜利贡献值WS”的影响最大;同时发现由于1980年前后MVP投票制度发生重大变化,MVP得票率与变量之间的关系也发生明显变化,因此以1980年为界将所有赛季分为两个阶段,分别针对不同阶段赛季的数据进行建模。最后基于10种目前最常用或最流行的机器学习算法,以“高级数据”中的变
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