基于综合评分预测篮球联赛战况

数据库源码，带基本注释

欧洲联赛篮球赛季数据分析 (2016-2018) 本项目运用体育分析方法，对2016-2017年和2017-2018年两个赛季的欧洲联赛篮球比赛数据进行了深入研究。该项目是为满足数据挖掘硕士课程要求而开发。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .

数据挖掘在藏医诊治中的应用 综合证候预测模型的构建 模型的评价及应用前景 数据挖掘技术在藏医中的发展

了解数据库表的外键、表之间的关系实例和表之间的操作，掌握篮球数据库的管理方法。

这是一份数据库课程设计，重点是基于SSM框架开发的乡镇篮球队管理系统，涵盖了数据库设计与实现的所有必要细节。

信用风险评分卡概述 信用风险评分卡是一种金融行业中常用的工具，通过一系列量化指标将复杂的信用评估过程简化为单一分数，帮助金融机构更快、更准确地决策。 SAS平台在评分卡开发中的优势 SAS（Statistical Analysis System）作为专业的数据分析平台，在数据挖掘、预测分析和商业智能方面具有显著优势，尤其在处理大数据和提供丰富的统计方法上，包括回归分析、聚类分析和时间序列分析。这些特点使其特别适合用于信用风险建模。 评分卡构建流程 数据收集：收集客户的基本信息、财务状况和信用历史等数据。 数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值，并进行标准化，便于后续分析。 变量选择：通

以下是我搜索到的关于使用熵值法计算权重，并结合TOPSIS进行综合评价的MATLAB代码。我已经验证过，确实有效。您可以先使用熵值法计算权重，然后将计算得到的权重应用到TOPSIS评价中。这样分步骤进行可以更加清晰和高效。这是我第一次发布文章，如有不符合规范或者错误的地方，请谅解。

EDA（Estimation of Distribution Algorithm）是一种进化算法，它通过建模问题的概率分布来优化解决方案。综合评价通常涉及多个评估指标的综合考虑，以得出全局的优化排序或最佳解决方案。基于EDA算法的综合评价包括多目标优化，如加权求和和Pareto前沿方法；概率模型建模，例如高斯和多项式模型；集成优化，与其他优化算法结合使用；以及评价算法的自适应性，根据问题特性调整算法性能。