RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Aprendizaje automático de modelos para la predicción de resultados de partidos de la NBA
A1 Berrío Galindo, Álvaro
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
K1 Aprendizaje automático
K1 Baloncesto
K1 NBA
AB Este trabajo trata sobre la predicción de los resultados de partidos propios dela NBA. Se estudia la forma en la que se obtienen los datos adecuados a partir delas fuentes de datos utilizadas. Una vez se tienen unos datos con un formato conel que trabajar, se plantean técnicas de aprendizaje automático (Regresión LinealMúltiple, Regresión Logística, SVM, Perceptrón Multicapa, Random Forest, KVecinos,Naive Bayes) para llevar a cabo el objetivo, las cuales se van refinandosegún los resultados y los ajustes y modificaciones de los datos. En el apartadode los modelos de predicción, se realizan tres experimentos diferentes teniendo encuenta distintos periodos de tiempo y formas en las que se obtienen los datos.Además de ésto, se implementa una herramienta mediante la que un usuariopuede acceder a ciertos modelos ya guardados e interactuar con ella planteandociertos partidos concretos para los que predecir el resultado. Esta herramientaaporta una idea del funcionamiento de cada modelo almacenado.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44144
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44144
LA spa
DS UVaDOC
RD 17-may-2024