NBA预测
使用Python中的Logistic回归模型预测NBA比赛
模型
该模型使用从stats.nba.com刮取的八个因素来确定NBA游戏的预测结果。 每个统计数据都调整为每100个回合，以确保速度不会影响预测。
主队
胜率
篮板
营业额
正负
进攻等级
防守等级
真实投篮命中率
用法
安装
pip3 install -r requirements.txt
每日预测
打开nbaPredict.py
编辑对makeInterpretPrediction的调用，其中包含所需的比赛日期，赛季以及赛季的开始日期
通过终端或IDE运行程序
等待约1-3分钟，模型即可完成抓取统计信息并预测结果
输出结果作为主队击败客队的机会百分比
过去的预测
打开makePastPredictions.py
使用所需的开始日期，结束日期，季节，季节的开始日期和输出文件名来编辑对makePastPredictions的调用。 注意：开始日期应至少在季节开始后三天，且结束日期不包括在内。
通过终端或IDE运行程序
两个CSV文件将保存在Data文件夹中。 一个保存游戏数据，另一个保存游戏的预测。
2021-12-12 17:09:42
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【前言】坚持日更LeeCode刷题系列
不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。愿与诸君共勉！
【题目】121.买卖股票的最佳时机
题目描述：给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
注意你不能在买入股票前卖出股票。
示例:
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 5
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候
2021-12-11 11:35:47
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