如果要預測隊伍贏的機率, 除了正常的比賽資料還需要引用probability的演算法..等. 比如說底下預測採用 google pagerank 和 markov chains 的利用. 這跟 machine learning 應該比較有關係. http://wagesofwins.com/2013/05/03/who-will-win-the-nba-championship-in-2013/ ※ 引述《Lavchi (拉維奇)》之銘言： : 因為有在看棒球 想寫一支小小程式看一下比賽結果 : 規則是這樣，目前有 A, B, C, D 四隊比賽 : 假設 A 目前贏 10 場 : B 目前贏 11 場 : C 目前贏 10 場 : D 目前贏 11 場 : ... : 10,12,10,11 (第一場是 B 獲勝) : --> 11,12,10,11 與 10,12,11,11 : 這樣排列組合就有四種結果 : 我想問的是，因為比賽還剩 30 場總共有 2^30 這麼多種可能 (應該算大數據計算吧) @@ : 一定會 out of memory，有嘗試過加參數 -Xmx4096m 但是一樣會太大 : 有沒有大大知道要怎麼改良這種算法比較好的? : 上網不知道要怎麼查關鍵字... : 查詢 game, all result 或其他關鍵字都跑出程式比賽結果 : 先謝謝知道的大大了 : (呃... 不知道有沒有人懂我想問的東西 orz) --

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