使用长短期记忆网络预测NBA比赛胜负

摘要： 深度学习与机器学习的方法已广泛应用于NBA(美国篮球职篮联赛)的比赛胜负的预测中,然而过去的方法未对过去几场比赛的数据进行建模,忽略了比赛双方近期状态的有效表示。
为了解决这个问题,提出了基于长短期记忆(LSTM)网络的方法对NBA常规赛的比赛胜负进行预测。
该方法分别以比赛中的两支球队过去几场比赛的数据作为LSTM的输入,以该场比赛结果作为输出,训练能够预测比赛胜负的模型。 （共5页）