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【个人介绍】
大家好，我是篮概师，算法模型架构工程师，从事大算法模型的底层架构搭建工作，目前成功搭建12个已证实具有实际意义并能产生价值的算法模型。
算法模型推出至今也有两年，为了适应时代的变化，篮概师对算法模型进行大升级--调整模型+引入赛前资讯辅助计算！
【算法模型大升级】
将算法模型与赛前资讯相结合，可以进一步提高赛前资讯处理的效率和精度，为赛事参与者提供更加准确、全面的支持。以下是新模型与赛事结合方式：
①数据挖掘模型：通过对比赛历史数据的挖掘和分析，发现隐藏在数据中的模式和规律，为战术制定和比赛预测提供参考。
②机器学习模型：利用机器学习算法对比赛数据进行学习和预测，提高比赛预测的准确性和响应速度。
③决策树模型：通过构建决策树模型，对比赛数据进行分类和预测，提供决策辅助，优化比赛策略。
④回归模型：通过回归模型对比赛数据进行拟合和预测，找出影响比赛结果的关键因素，提供参考。
⑤时序模型：通过对比赛数据的时序分析，预测比赛趋势和变化，为实时比赛决策提供支持。
通过将算法模型与赛前资讯的结合，可以更好地挖掘比赛数据的价值，提供更加准确、全面的支持和帮助。
【昨日回顾】
昨天的两场NBA模型1胜1败，绿军与骑士的比赛，绿军大胜没有问题，整体阵容的合理性绿军明显更好，25分大胜是实力差局的具体表现。至于另外一场，雷霆与独行侠的比赛，我看直播了，阵容实力对比独行侠不比雷霆差，只是两点的手感差距非常大，东七七手感冰凉，相反雷霆的手感特别好，每当独行侠把比分追平甚至反超的时候，雷霆这边就能用3分球拉开差距，太轻松了。这种表现并不是实力差距的表现。不过这种情况常见但未必可延续。
【本期参考】
编号303：尼克斯vs步行者
联赛：NBA
比赛时间：2024-05-09-08:00
G1尼克斯凭借出色的表现和一些争议判罚，最终逆转了印第安纳步行者，取得了开门红。布伦森无疑是尼克斯的关键先生，他延续了近期火热的手感，再次贡献了43分，证明自己是球队不可或缺的得分武器。尼克斯的进攻很大程度上依赖布伦森的发挥，这既是球队的优势所在，也是潜在的软肋，因为一旦他遭遇严密防守或状态不佳，球队的整体进攻可能会受阻。
步行者在G1展现了他们的竞争力，尤其是通过快速的攻防转换和高效的得分能力，与尼克斯展开了激烈的拉锯战。哈利伯顿和西亚卡姆的稳定得分是步行者能够与尼克斯对攻的关键。
这场个人观点、模型概率已出，欢迎大家关注了解
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