[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-kyleskom--NBA-Machine-Learning-Sports-Betting":3,"tool-kyleskom--NBA-Machine-Learning-Sports-Betting":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":105,"forks":106,"last_commit_at":107,"license":81,"difficulty_score":10,"env_os":108,"env_gpu":108,"env_ram":108,"env_deps":109,"category_tags":121,"github_topics":123,"view_count":32,"oss_zip_url":81,"oss_zip_packed_at":81,"status":17,"created_at":142,"updated_at":143,"faqs":144,"releases":178},9648,"kyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting","NBA-Machine-Learning-Sports-Betting","NBA sports betting using machine learning","NBA-Machine-Learning-Sports-Betting 是一个利用机器学习技术预测 NBA 比赛结果与总分（大小分）的开源项目。它通过整合自 2007-08 赛季至今的球队统计数据与各大体育博彩公司的实时赔率，自动构建对战特征，进而估算胜负概率及预期收益，甚至支持基于凯利公式的资金管理建议，旨在帮助使用者在复杂的数据中寻找具有正期望值的投注机会。\n\n该项目主要解决了传统体育分析中人工处理海量历史数据困难、难以量化赔率价值以及缺乏科学资金管理策略的痛点。它将数据采集、特征工程、模型训练到最终预测的全流程自动化，让用户能更客观地评估比赛局势。\n\nNBA-Machine-Learning-Sports-Betting 特别适合具备一定 Python 基础的数据科学家、机器学习开发者以及对量化体育分析感兴趣的进阶爱好者使用。普通用户若想尝试，也需具备基本的命令行操作能力以运行脚本或部署其配套的 Flask 网页应用。\n\n在技术亮点方面，该项目不仅集成了 XGBoost 和神经网络等多种主流算法进行对比预测，还构建了完整的数据流水线，支持从多个知名博彩平台自动抓取赔率并存储于 S","NBA-Machine-Learning-Sports-Betting 是一个利用机器学习技术预测 NBA 比赛结果与总分（大小分）的开源项目。它通过整合自 2007-08 赛季至今的球队统计数据与各大体育博彩公司的实时赔率，自动构建对战特征，进而估算胜负概率及预期收益，甚至支持基于凯利公式的资金管理建议，旨在帮助使用者在复杂的数据中寻找具有正期望值的投注机会。\n\n该项目主要解决了传统体育分析中人工处理海量历史数据困难、难以量化赔率价值以及缺乏科学资金管理策略的痛点。它将数据采集、特征工程、模型训练到最终预测的全流程自动化，让用户能更客观地评估比赛局势。\n\nNBA-Machine-Learning-Sports-Betting 特别适合具备一定 Python 基础的数据科学家、机器学习开发者以及对量化体育分析感兴趣的进阶爱好者使用。普通用户若想尝试，也需具备基本的命令行操作能力以运行脚本或部署其配套的 Flask 网页应用。\n\n在技术亮点方面，该项目不仅集成了 XGBoost 和神经网络等多种主流算法进行对比预测，还构建了完整的数据流水线，支持从多个知名博彩平台自动抓取赔率并存储于 SQLite 数据库中。此外，它提供了灵活的模型训练脚本与回测功能，允许用户自定义参数回溯历史赛季数据，为策略优化提供了坚实的技术支撑。","# NBA Sports Betting Using Machine Learning\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkyleskom_NBA-Machine-Learning-Sports-Betting_readme_413e20545aa1.png\" width=\"1010\" height=\"292\" \u002F>\n\n## Overview\nThis project predicts NBA game winners and totals (over\u002Funder) using team stats and sportsbook odds. It pulls team data from 2007-08 through the current season, builds matchup features, and runs trained models to estimate win probabilities and totals outcomes. It also outputs expected value and optional Kelly Criterion stake sizing.\n\n## Features\n- Moneyline and totals predictions (XGBoost and Neural Net models).\n- Expected value calculation and optional Kelly Criterion sizing.\n- Odds ingest from supported sportsbooks or manual input.\n- Data processing pipeline and model training scripts.\n- Flask web app for browsing outputs.\n\n## How it works\n1. **Collect stats and odds**: `Get_Data` pulls daily team stats from NBA endpoints and stores them in SQLite. `Get_Odds_Data` pulls sportsbook odds and scores from SBR and stores them in a separate SQLite DB.\n2. **Build game features**: `Create_Games` merges team stats, odds, scores, and days-rest into a training dataset.\n3. **Train models**: XGBoost\u002FNN scripts in `src\u002FTrain-Models` fit moneyline and totals models.\n4. **Predict today**: `main.py` fetches today’s schedule, builds matchup features, loads trained models, and prints predictions, expected value, and optional Kelly Criterion sizing.\n\n## Requirements\n- Python 3.11\n- Packages: Tensorflow, XGBoost, NumPy, Pandas, Colorama, Tqdm, Requests, Scikit-learn\n\nInstall dependencies:\n```bash\npip3 install -r requirements.txt\n```\n\n## Quick start\n```bash\npython3 main.py -xgb -odds=fanduel\n```\n\nOdds will be fetched automatically when `-odds` is provided. Supported books:\n`fanduel`, `draftkings`, `betmgm`, `pointsbet`, `caesars`, `wynn`, `bet_rivers_ny`\n\nIf `-odds` is omitted, the script will prompt for manual odds and totals.\n\nOptional flags:\n- `-nn` run neural network model\n- `-xgb` run XGBoost model\n- `-A` run all models\n- `-kc` show Kelly Criterion bankroll fraction\n\n## Flask web app\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkyleskom_NBA-Machine-Learning-Sports-Betting_readme_a36652c9357b.png\" width=\"922\" height=\"580\" \u002F>\n\n```bash\ncd Flask\nflask --debug run\n```\n\n## Data pipeline and training\n```bash\n# Create\u002Fupdate datasets\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data\npython -m Get_Odds_Data\npython -m Create_Games\n\n# Train models\ncd ..\u002FTrain-Models\npython -m XGBoost_Model_ML --dataset dataset_2012-26 --trials 100 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m XGBoost_Model_UO --dataset dataset_2012-26 --trials 100 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m NN_Model_ML\npython -m NN_Model_UO\npython -m Logistic_Regression_ML --dataset dataset_2012-26_new --trials 50 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m Logistic_Regression_UO --dataset dataset_2012-26_new --trials 50 --splits 5 --calibration sigmoid\n```\n\n### Neural network notes\n- The current NN training scripts are the original versions with hard-coded dataset and model paths.\n- They train on `dataset_2012-24_new` and save into `Models\u002F` with timestamped names.\n- If you want configurable flags or feature\u002Fscaler sidecars, switch back to the newer NN scripts.\n\n### Backfilling missing data\nGet_Data normally fetches only new dates in the current season. To fill missing dates:\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data --backfill\n```\n\nTo backfill a single season:\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data --backfill --season 2025-26\n```\n\n### Backfilling odds data\nGet_Odds_Data normally fetches only new dates in the current season. To fill missing odds dates:\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Odds_Data --backfill\n```\n\nTo backfill a single season:\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Odds_Data --backfill --season 2025-26\n```\n\n## Contributing\nContributions are welcome. If you change model behavior or data pipelines, add a note in the README and update any related scripts or docs.\n","# 利用机器学习进行NBA体育博彩\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkyleskom_NBA-Machine-Learning-Sports-Betting_readme_413e20545aa1.png\" width=\"1010\" height=\"292\" \u002F>\n\n## 概述\n该项目利用球队统计数据和博彩公司赔率来预测NBA比赛的胜负及大小分结果。它会抓取从2007-08赛季至今的球队数据，构建对阵特征，并运行训练好的模型以估算胜率和大小分结果。此外，还会输出期望值以及可选的凯利公式投注额度计算。\n\n## 功能\n- 胜负盘和大小分预测（XGBoost和神经网络模型）。\n- 期望值计算及可选的凯利公式投注额度调整。\n- 支持从指定博彩公司获取赔率或手动输入赔率。\n- 数据处理流水线和模型训练脚本。\n- Flask Web应用用于浏览输出结果。\n\n## 工作原理\n1. **收集数据和赔率**：`Get_Data`每天从NBA接口获取球队统计数据并存储到SQLite数据库中。`Get_Odds_Data`则从SBR网站抓取博彩公司的赔率和比赛得分信息，存入另一个SQLite数据库。\n2. **构建比赛特征**：`Create_Games`将球队数据、赔率、得分以及休息天数等信息合并成训练数据集。\n3. **训练模型**：在`src\u002FTrain-Models`目录下的XGBoost和神经网络脚本分别用于拟合胜负盘和大小分模型。\n4. **预测当日比赛**：`main.py`会获取当天赛程，生成对阵特征，加载训练好的模型，并输出预测结果、期望值及可选的凯利公式投注额度。\n\n## 环境要求\n- Python 3.11\n- 所需库：Tensorflow、XGBoost、NumPy、Pandas、Colorama、Tqdm、Requests、Scikit-learn\n\n安装依赖：\n```bash\npip3 install -r requirements.txt\n```\n\n## 快速入门\n```bash\npython3 main.py -xgb -odds=fanduel\n```\n\n当提供`-odds`参数时，系统会自动抓取赔率。支持的博彩公司包括：\n`fanduel`、`draftkings`、`betmgm`、`pointsbet`、`caesars`、`wynn`、`bet_rivers_ny`\n\n若省略`-odds`参数，程序将提示用户手动输入赔率和大小分。\n\n可选参数：\n- `-nn` 运行神经网络模型\n- `-xgb` 运行XGBoost模型\n- `-A` 运行所有模型\n- `-kc` 显示凯利公式计算出的资金分配比例\n\n## Flask Web应用\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkyleskom_NBA-Machine-Learning-Sports-Betting_readme_a36652c9357b.png\" width=\"922\" height=\"580\" \u002F>\n\n```bash\ncd Flask\nflask --debug run\n```\n\n## 数据流水线与模型训练\n```bash\n# 创建或更新数据集\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data\npython -m Get_Odds_Data\npython -m Create_Games\n\n# 训练模型\ncd ..\u002FTrain-Models\npython -m XGBoost_Model_ML --dataset dataset_2012-26 --trials 100 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m XGBoost_Model_UO --dataset dataset_2012-26 --trials 100 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m NN_Model_ML\npython -m NN_Model_UO\npython -m Logistic_Regression_ML --dataset dataset_2012-26_new --trials 50 --splits 5 --calibration sigmoid\npython -m Logistic_Regression_UO --dataset dataset_2012-26_new --trials 50 --splits 5 --calibration sigmoid\n```\n\n### 关于神经网络的说明\n- 当前的神经网络训练脚本是原始版本，其中数据集路径和模型保存路径均被硬编码。\n- 它们基于`dataset_2012-24_new`进行训练，并按时间戳命名后保存至`Models\u002F`目录下。\n- 若希望使用可配置的参数或引入特征\u002F归一化文件，建议切换回较新的神经网络脚本。\n\n### 补充缺失数据\n`Get_Data`通常只抓取当前赛季的新日期。如需填补缺失日期：\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data --backfill\n```\n\n若要补全某一特定赛季的数据：\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Data --backfill --season 2025-26\n```\n\n### 补充赔率数据\n`Get_Odds_Data`通常也只抓取当前赛季的新日期。如需填补缺失的赔率数据：\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Odds_Data --backfill\n```\n\n若要补全某一特定赛季的赔率数据：\n```bash\ncd src\u002FProcess-Data\npython -m Get_Odds_Data --backfill --season 2025-26\n```\n\n## 贡献\n欢迎各位贡献代码！若您修改了模型行为或数据流水线，请在README中添加说明，并相应更新相关脚本或文档。","# NBA 机器学习体育博彩工具快速上手指南\n\n本项目利用机器学习（XGBoost 和神经网络）预测 NBA 比赛胜负及总分（大小分）。它整合了球队统计数据与博彩公司赔率，计算预期价值（EV）并提供可选的凯利公式注码建议。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：Python 3.11\n*   **核心依赖库**：\n    *   Tensorflow\n    *   XGBoost\n    *   NumPy, Pandas, Scikit-learn\n    *   Requests, Colorama, Tqdm\n\n> **国内开发者提示**：建议使用国内镜像源加速依赖安装，例如清华源或阿里源。\n\n## 安装步骤\n\n1.  **克隆项目代码**（如果尚未下载）：\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting.git\n    cd NBA-Machine-Learning-Sports-Betting\n    ```\n\n2.  **安装 Python 依赖**：\n    推荐使用国内镜像源进行安装以提高速度：\n    ```bash\n    pip3 install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n    ```\n\n## 基本使用\n\n完成安装后，您可以直接运行主脚本获取今日的赛事预测。\n\n### 最简单的使用示例\n\n以下命令将自动从 **FanDuel** 获取赔率，并使用 **XGBoost** 模型生成预测结果（包含胜负、大小分、预期价值及凯利公式建议）：\n\n```bash\npython3 main.py -xgb -odds=fanduel\n```\n\n### 常用参数说明\n\n*   **赔率来源 (`-odds`)**：\n    支持自动抓取以下博彩公司的赔率：`fanduel`, `draftkings`, `betmgm`, `pointsbet`, `caesars`, `wynn`, `bet_rivers_ny`。\n    *   若省略 `-odds` 参数，脚本将提示您手动输入赔率和总分数据。\n\n*   **模型选择**：\n    *   `-xgb`：运行 XGBoost 模型（推荐，速度快）。\n    *   `-nn`：运行神经网络模型。\n    *   `-A`：同时运行所有可用模型。\n\n*   **资金管理**：\n    *   `-kc`：显示基于凯利公式的建议投注比例。\n\n### 完整示例组合\n\n同时运行所有模型，使用 DraftKings 赔率，并显示凯利公式注码建议：\n\n```bash\npython3 main.py -A -odds=draftkings -kc\n```\n\n### 启动 Web 界面（可选）\n\n如果您希望通过浏览器查看预测结果，可以启动内置的 Flask 应用：\n\n```bash\ncd Flask\nflask --debug run\n```\n启动后，在浏览器访问本地地址（通常为 `http:\u002F\u002F127.0.0.1:5000`）即可浏览输出结果。","资深体育数据分析师李明正在为一家小型博彩基金准备 NBA 季后赛的投注策略，他需要快速处理海量历史数据并找出被市场低估的投注机会。\n\n### 没有 NBA-Machine-Learning-Sports-Betting 时\n- **数据整合耗时巨大**：手动从多个网站抓取球队统计、休息天数和各家博彩公司赔率，清洗并合并数据往往耗费数小时，极易出错。\n- **预测依赖主观直觉**：缺乏系统的机器学习模型，胜负和大小分预测主要靠经验判断，难以量化胜率与期望值（EV）。\n- **资金管理缺乏科学依据**：无法根据模型输出的优势自动计算凯利准则（Kelly Criterion）注码，导致下注比例随意，风险控制薄弱。\n- **实时决策滞后**：比赛开始前无法快速生成基于最新赔率的动态预测，经常错过最佳下注时机。\n\n### 使用 NBA-Machine-Learning-Sports-Betting 后\n- **自动化数据流水线**：运行 `Get_Data` 和 `Get_Odds_Data` 脚本即可自动拉取 2007 年至今的历史数据与实时赔率，瞬间完成特征工程构建。\n- **双模型精准量化**：利用内置的 XGBoost 和神经网络模型，一键输出胜负及大小分的概率预测，并直接计算每场比赛的期望值。\n- **智能注码建议**：通过 `-kc` 参数自动展示凯利准则推荐的下注比例，将资金管理策略数学化，显著降低破产风险。\n- **即时实战部署**：执行 `main.py` 配合 `-odds=fanduel` 等参数，秒级获取当日赛程的深度分析报告，并通过 Flask 网页端直观浏览结果。\n\nNBA-Machine-Learning-Sports-Betting 将原本繁琐的数据挖掘与主观猜测，转化为了一套自动化、可量化且具备科学资金管理的智能投注工作流。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fkyleskom_NBA-Machine-Learning-Sports-Betting_fd8718a9.png","kyleskom","Kyle Skompinski","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fkyleskom_bd6e7393.png","Software Engineer","Nike","Buffalo, New York","kyleskom@buffalo.edu",null,"kyleskompinski.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom",[85,89,93,97,101],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",74.7,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"HTML","#e34c26",16.6,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"CSS","#663399",7.2,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",1.1,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"JavaScript","#f1e05a",0.4,1630,551,"2026-04-19T07:48:56","未说明",{"notes":110,"python":111,"dependencies":112},"项目使用 SQLite 存储球队数据和赔率数据。包含一个 Flask Web 应用用于浏览输出结果。支持自动从多个体育博彩网站（如 FanDuel, DraftKings 等）获取赔率，也支持手动输入。神经网络训练脚本目前为原始版本，数据集和模型路径已硬编码。","3.11",[113,114,115,116,117,118,119,120],"Tensorflow","XGBoost","NumPy","Pandas","Colorama","Tqdm","Requests","Scikit-learn",[13,15,14,35,122,16],"其他",[124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141],"python","tensorflow","keras","nba","nba-analytics","nba-prediction","sports-betting","sports","sports-analytics","data-science","machine-learning","gambling","sports-data","deep-learning","neural-network","ai","gpt","llm","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T04:06:32.934632",[145,150,155,159,163,168,173],{"id":146,"question_zh":147,"answer_zh":148,"source_url":149},43334,"运行脚本时出现 'AttributeError: _UserObject object has no attribute predict' 错误怎么办？","这通常是因为模型文件未正确保存或加载路径问题。解决方法如下：\n1. 重新训练模型：进入 Train-Models 目录，运行 `python -m Train_Model` 和 `python -m Train_Model_UO`。\n2. 检查生成的文件夹（如 'Trained-Model-ML-时间戳'），将其中的文件移动并重命名为 'Trained-Model-ML' 和 'Trained-Model-OU'。\n3. 如果是 Windows 用户且使用 PyCharm，尝试修改 src\u002FPredict\u002FNN_Runner.py 中的导入语句，将 `from tensorflow.keras.models import load_model` 改为 `from tensorflow.python.keras.models import load_model`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fissues\u002F115",{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},43335,"无法安装特定版本的 scikit-learn (例如 1.2.1) 怎么办？","在 Windows 上安装特定版本的 scikit-learn 失败通常是由于缺少编译环境或版本不兼容。建议尝试以下方法：\n1. 确保使用的是匹配的 Python 版本（项目推荐 Python 3.9）。\n2. 尝试安装预编译的二进制包，或者升级 pip 和 setuptools (`python -m pip install --upgrade pip setuptools`)。\n3. 如果仍然失败，可以尝试安装稍新或稍旧的兼容版本，或者使用 conda 环境进行管理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fissues\u002F176",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":154},43336,"如何指定博彩公司来获取赔率数据？","运行主脚本时，需要使用 `-odds` 参数指定博彩公司名称。例如，要使用 DraftKings 的数据，请运行命令：`python3 main.py -A -odds draftkings`。如果是英国用户，可能需要尝试 `bet365` 而不是 `fanduel`。每次需要抓取最新赔率时都需要运行此命令。",{"id":160,"question_zh":161,"answer_zh":162,"source_url":154},43337,"输出结果中的 'EV' (Expected Value) 数值代表什么意思？","EV 代表期望值 (Expected Value)，用于衡量投注的价值。例如，如果布鲁克林篮网队的 EV 为 14.94，这意味着根据模型计算，对该队进行投注具有正期望值，数值越高代表理论上的获利空间或投注价值越大。它是结合获胜概率和赔率计算得出的指标，用于辅助决策。",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":167},43338,"脚本运行时出现 KeyError，提示找不到 'TEAM_ID', 'TEAM_NAME' 等列怎么办？","这个错误通常是因为数据源结构变化或本地缓存的数据文件过旧\u002F损坏，导致代码预期的列名与实际数据不符。解决方法包括：\n1. 删除本地的旧数据文件或缓存目录，让脚本重新抓取最新数据。\n2. 确保运行的数据抓取部分（Scraping）已成功执行并生成了包含正确列名的新 CSV\u002F数据库文件。\n3. 检查是否使用了正确的数据源接口，有时 API 变动会导致返回字段改变。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fissues\u002F84",{"id":169,"question_zh":170,"answer_zh":171,"source_url":172},43339,"手动输入赔率时脚本报错，但自动抓取正常，如何解决？","当手动输入赔率（特别是金钱线赔率 money line odds）而不传递 odds 参数时，脚本可能会因为格式解析问题而崩溃。这是因为脚本内部处理手动输入和自动抓取的逻辑不同。建议尽量使用 `-odds` 参数让脚本自动抓取数据。如果必须手动输入，请确保输入格式严格符合代码中 `american_to_decimal` 等函数要求的美国赔率格式，或者检查代码中处理手动输入的分支是否存在类型转换错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fissues\u002F423",{"id":174,"question_zh":175,"answer_zh":176,"source_url":177},43340,"遇到凯利公式计算相关的报错（如 decimal_odds 转换错误）怎么办？","这类错误通常发生在赔率数据为空、格式不正确或为极值时，导致 `american_to_decimal` 函数无法转换。解决方法：\n1. 检查当天的比赛数据是否有有效的赔率，有时某些比赛赔率尚未开出。\n2. 确认使用的赔率来源（如 Unibet, Betsson 等）是否被代码支持。\n3. 如果是偶发性错误，可能如社区用户所述“时有时无”，可以尝试等待数据更新或重新运行脚本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fissues\u002F403",[179,184,189,194,199,204,209,214,219,224,229,234,239,244,248,253,258,263,268],{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},342997,"2025-26.1.0","## 变更内容\n* @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F502 中进行了重大重构\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F2025-26.0.0...2025-26.1.0","2026-01-09T02:04:03",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},342998,"2025-26.0.0","## 变更内容\n* 修复：2025赛季的启动问题，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F486 中完成\n* 添加2025-26赛季的更新赛程及休息日安排，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F488 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F2024.25.1.0...2025-26.0.0","2025-10-26T23:06:14",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},342999,"2024.25.1.0","## 变更内容\n* 更新：2024-25 赛季，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F450 中完成\n* Flask 升级，由 @nealmick 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F452 中完成\n\n## 新贡献者\n* @nealmick 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F452 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.2.1...2024.25.1.0","2024-12-21T22:22:00",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},343000,"2024-25.0.0","## 变更内容\n* 更新：2024-25 赛季，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F450 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.2.1...2024-25.0.0","2024-10-29T19:34:12",{"id":200,"version":201,"summary_zh":202,"released_at":203},343001,"4.2.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.2...4.2.1","2024-05-04T20:53:23",{"id":205,"version":206,"summary_zh":207,"released_at":208},343002,"4.2","## 变更内容\n* [master]: 考虑闰年，由 @ear361 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F430 中完成\n* 后端重写，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F433 中完成\n\n## 新贡献者\n* @ear361 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F430 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.1.2...4.2","2024-05-03T03:20:41",{"id":210,"version":211,"summary_zh":212,"released_at":213},343003,"4.1.2","## 变更内容\n* 在 ColabNotebook.ipynb 中更新 sbrscrape 版本，由 @jsgomez14 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F367 中完成\n* Flask 应用：使用 Tailwind 的新样式，由 @brentpep 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F390 中完成\n\n## 新贡献者\n* @jsgomez14 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F367 中完成了首次贡献\n* @brentpep 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F390 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.1.1...4.1.2","2024-04-24T01:01:35",{"id":215,"version":216,"summary_zh":217,"released_at":218},343004,"4.1.1","## 变更内容\n* sbrscrape 0.0.10 - 由 @nkgilley 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F362 中修复了乱码的赔率数据\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.1...4.1.1","2023-11-17T19:44:07",{"id":220,"version":221,"summary_zh":222,"released_at":223},343005,"4.1","## 变更内容\n* date_parser -> date_format，由 @nkgilley 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F329 中完成\n* 2023-24 赛季更新，由 @nkgilley 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F339 中完成\n* 更新 ColabNotebook.ipynb，由 @chriseling 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F347 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F4.0...4.1","2023-11-10T21:44:07",{"id":225,"version":226,"summary_zh":227,"released_at":228},343006,"4.0","## 变更内容\n* 2023 赛季赛程，由 @nkgilley 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F289 中完成\n* 2023-2024 赛季更新，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F290 中完成\n* 逻辑回归模型，由 @kyleskom 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F293 中实现\n* 修复首场比赛的休息天数问题，由 @nkgilley 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F295 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F3.4...4.0","2023-10-27T16:29:18",{"id":230,"version":231,"summary_zh":232,"released_at":233},343007,"3.4","## What's Changed\r\n* Add tensorflow to requirements.txt by @ar664 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F183\r\n* Kellycriterion by @timseymour42 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F230\r\n* Updating sbrscrape to fix fanduel odds source and adding tensorflow by @chriseling in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F203\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @ar664 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F183\r\n* @timseymour42 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F230\r\n* @chriseling made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F203\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F3.3...3.4","2023-05-05T01:34:08",{"id":235,"version":236,"summary_zh":237,"released_at":238},343008,"3.3","Added rest days data to models.\r\n\r\n## What's Changed\r\n* UI fix for games in wrong rows by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F64\r\n* bump sbrscrape. fix odds fetching by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F71\r\n* sbrscrape 0.0.4 by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F73\r\n* Fixed dropped columns by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F85\r\n* fix errors when no games found by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F98\r\n* Fix no games (again) by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F104\r\n* Use SQLite database and get data from current year by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F67\r\n* train on x86 by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F109\r\n* update requirements by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F126\r\n* fix 2023 data, update models by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F136\r\n* Days rest: V2 by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F141\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F3.2...3.3","2023-03-30T00:02:39",{"id":240,"version":241,"summary_zh":242,"released_at":243},343009,"3.2","## What's Changed\r\n* Fix Training Data Issue  by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F48\r\n* Google Colab Notebook for Running Model by @thienlongtran in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F43\r\n* Use sbrscrape package to get odds data from various sportsbooks by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F53\r\n* Games from odds by @nkgilley in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F57\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @thienlongtran made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F43\r\n* @nkgilley made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F53\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F3.1...3.2","2023-01-26T03:48:57",{"id":245,"version":246,"summary_zh":81,"released_at":247},343010,"3.1","2022-10-22T21:03:50",{"id":249,"version":250,"summary_zh":251,"released_at":252},343011,"3.0","Updates to run for 2022-23 season.","2022-10-19T21:17:31",{"id":254,"version":255,"summary_zh":256,"released_at":257},343012,"2.11","## What's Changed\r\n* WIP: Fix Output for Windows by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F16\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F2.1...2.11","2021-10-29T18:32:28",{"id":259,"version":260,"summary_zh":261,"released_at":262},343013,"2.1","Small updates for 2021-2022 season.\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fcompare\u002F2.0...2.1","2021-10-27T16:01:16",{"id":264,"version":265,"summary_zh":266,"released_at":267},343014,"2.0","Get ready for the 2021-2022 season!\r\n## What's Changed\r\n* Add XGBoost Model by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F4\r\n* One Main for all Models by @kyleskom in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkyleskom\u002FNBA-Machine-Learning-Sports-Betting\u002Fpull\u002F5\r\n* Expected Value by @kyleskom in 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Uses a neural network trained on all tam data since the start of the 2007 NBA season.","2021-01-31T08:05:17"]