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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14867| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Predicting Premier League Match Outcomes:Machine Learning Application for Football MatchAnalysis |
| Autor : | Orbe Hidalgo, Joaquín |
| Director de Tesis : | Baldeón Calisto, María Gabriela, dir. |
| Descriptores : | Fútbol - Algoritmos - Tesis y disertaciones académicas;Programación matemática;Deportes - Teoría de la predicción;Ingeniería industrial |
| Fecha de publicación : | 8-may-2025 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Ingeniero Industrial), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2025 |
| Páginas : | 35 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | Predecir los resultados de partidos de fútbol es un desafío debido a los factores impredecibles del deporte que influyen en el resultado. El presente estudio desarrolla un modelo basado en datos para predecir partidos de la Premier League inglesa como victorias, empates o derrotas, combinando algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando datos históricos de las últimas ocho temporadas... |
| Descripción : | Predicting football match results is a challenge due to the sport's unpredictable factors that influence the result. The present study develops a data-driven model to predict English Premier League matches as wins, draws, or losses, by combining machine learning and deep learning algorithms using historical data from the last eight seasons... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14867 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ingeniería Industrial |
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