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nba总冠军奖金 感知机预测NBA总冠军(1/2)

来源:网络整理     时间:2017-12-06     关键词:nba总冠军奖金

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import numpy as np
# 激活函数
def sign(x):
    if x>=0:
        return 1
    else:
        return 0
# 计算预测准确率函数
def score(x,y):
    z=0
    for i in range(len(x)):
        if x[i]==y[i]:
            z += 1
    print("准确率:",z/len(x))

# 训练样本 2000-2012年 NBA总决赛两只球队数据

#y_train[]中1表示胜,0表示负

#五项数据分别为[常规赛总胜场,常规赛交手战绩,队员最佳阵容积分,常规赛场均得分,常规赛场均失分]减去对方的五项数据


x_train=np.array([[-1,0,-1,-4.6,-4.4],[-1,2,-3,-1.9,1.4],[7,0,4,2.5,1.4],[6,-2,1,5.9,4.9],
         [9,2,1,-8.1,-11],[8,-2,1,1.7,-2.8],[-8,0,-1,0.8,2.9],[5,0,2,2.9,-1.1],[-2,0,-4,-8.1,-10],
         [11,0,1,0.3,0.3],[6,0,3,5.1,2.1],[0,0,0,5.9,6.8],[9,0,5,-0.5,-4.4],[1,0,1,4.6,4.4],
         [1,-2,3,1.9,-1.4],[-7,0,-4,-2.5,-1.4],[-6,2,-1,-5.9,-4.9],[-9,-2,-1,8.1,11],[-8,2,-1,-1.7,2.8],
         [8,0,1,-0.8,-2.9],[-5,0,-2,-2.9,1.1],[2,0,4,8.1,10],[-11,0,-1,-0.3,-0.3],[-6,0,-3,-5.1,-2.1],
         [0,0,0,-5.9,-6.8],[-9,0,-5,0.5,4.4]])
y_train=[1]*13+[0]*13

# 测试样本 2013-2017年 NBA总决赛两只球队数据

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