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기계학습 기법을 이용한 한국프로야구 승패 예측 모델 -
분야 공학 > 로봇
저자 서영진 문형우 우용태
발행기관 한국컴퓨터정보학회
간행물정보 한국컴퓨터정보학회논문지 2019년, 한국컴퓨터정보학회 논문지 제24권 제2호(통권 제179호), 17page~24page(총8page)
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목차
부제 : A Win/Lose prediction model of Korean professional baseball using machine learning technique
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. Win/Loss Prediction Model
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
 
 
영문초록
In this paper, we propose a new model for predicting effective Win/Loss in professional baseball game in Korea using machine learning technique. we used basic baseball data and Sabermetrics data, which are highly correlated with score to predict and we used the deep learning technique to learn based on supervised learning. The Drop-Out algorithm and the ReLu activation function In the trained neural network, the expected odds was calculated using the predictions of the team"s expected scores and expected loss. The team with the higher expected rate of victory was predicted as the winning team. In order to verify the effectiveness of the proposed model, we compared the actual percentage of win, pythagorean expectation, and win percentage of the proposed model.
 
 
Machine Learning, Deep Learning, Baseball Strategy, Baseball Data Analysis, Win/Lose Prediction Model
 
 
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