2013_2014赛季NBA比赛数据下载

weixin_39821228 2020-08-21 12:00:59

Python数据挖掘入门与实践第三章NBA数据集，自己整理，亲测可用
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最近在读《Python数据挖掘入门与实战》，里面第三章有一个去https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2014_games.html网站下载数据的地方。没有数据就没办法继续，但是我觉着那个网站可能和出书的时候有点不一样，找起来很费劲，百度也找不到有谁分享过，好不容易找到后，不敢独享，故分享出来，帮助大家节省时间。第一是找到下图

由于一些小需求，需要学习下聚类算法，大二有段时间曾因为比赛学习过聚类，当时还看了好几遍吴恩达老师的视频，真心不错但时至今日，知识尽数忘却，故重新拾起，本篇文章将结合一个简单的例子，简单总结下聚类基础的知识以及如何快速使用学聚类算法时，我会问自己，聚类算法解决了什么问题？他和分类算法有什么区别，它有什么实际的应用物以类聚，人以群分，世间万物都有相似的特征，人格特征，情感特征，形象特征等等，一张图片有很多个像素，我想要保持图片清晰度良好的情况下尽量减小图片的size，从而减少存储与通信消耗，便可以通过聚类去缩减

估计大部分都是在预测获胜球队用到这个数据吧，网站改版只能按照月份汇总。大家感兴趣可以看爬取代码，无感直接下载数据就好了 import requests from bs4 import BeautifulSoup n1=0 date={} visitor={} home={} v_pts={} h_pts={} def get_detail(url):months=['october','n

实验背景NBA 作为世界上水平最高的篮球联赛，吸引了无数的球迷。每一场 NBA 比赛都会产生大量的数据信息，如果能够有效地运用这些数据，便可以充分发挥出其潜在价值。在每年赛季开始之前，大量的媒体专家都会对本赛季 NBA 常规赛的情况进行预测，这其中球队战绩和明星球员的个人数据是大家着重讨论的话题。及时而准确的完成对这些数据的预测一方面有利于各球队管理层在赛季进行前采

本文介绍一种分类算法——决策树，可以用它预测NBA篮球赛的获胜球队。

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