Zobrazit minimální záznam

Predicting selected basketball match events



dc.contributor.advisorKlouda Karel
dc.contributor.authorRadim Křesťan
dc.date.accessioned2022-06-17T22:52:43Z
dc.date.available2022-06-17T22:52:43Z
dc.date.issued2022-06-17
dc.identifierKOS-1065790565805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/102227
dc.description.abstractTato práce se zabývá problematikou živých předpovědí v oblasti basketbalu, konkrétně v NBA. Práce stručně popisuje doménu, které se predikce týkají a obsahuje analýzu experimentů, které již v minulosti byly provedeny. Dále detailně popisuje proces a možnosti získání dat, na kterých jsou následně experimentálně testovány jednotlivé metody. V praktické části této práce bylo použito několik modelů, mezi než patří například lineární regrese a náhodné lesy. Nejúspěšnější byla metoda náhodných lesů, která měla ve většině predikcí nejmenší odchylku. Predikovány byly statistiky hráčů na konci utkání s tím, že byla známá data z poloviny zápasu. Hlavním přínosem práce je, že umožňuje každému čtenáři se jasně a efektivně zorientovat v problematice basketbalových živých sázek a slouží jako teoretický základ pro jakékoliv další zkoumání.cze
dc.description.abstractThis thesis is focused on live predictions in basketball, specifically NBA. The thesis briefly describes the domain and includes an analysis of experiments that have been conducted in the past. It also describes the process and the possibilities of data mining. In the practical part of this thesis, several models have been experimentally tested, including but not limited to linear regression and random forests. The most successful method were random forests which had the lowest error in majority of predictions. Player stats at the end of the game were predicted with known mid-game data. The main contribution of this thesis is that it allows any reader to easily and effectively grasp the concept of basketball betting and serves as a theoretical foundation for any further investigation.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectstrojové učenícze
dc.subjectJupyter Notebookcze
dc.subjectNBA datacze
dc.subjectpredikce statistikcze
dc.subjectpredikční modelycze
dc.subjectlineární regresecze
dc.subjectanalýza datcze
dc.subjectmachine learningeng
dc.subjectJupyter Notebookeng
dc.subjectNBA dataeng
dc.subjectprediction of statisticseng
dc.subjectprediction modelseng
dc.subjectlinear regressioneng
dc.subjectdata analysiseng
dc.titlePredikce vybraných událostí v basketbalovém utkánícze
dc.titlePredicting selected basketball match eventseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeNovák Petr
theses.degree.disciplineZnalostní inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra aplikované matematikycze
theses.degree.programmeInformatika 2009cze


Soubory tohoto záznamu




Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam