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這篇文章深入探討了美國職棒大聯盟（MLB）預測分析與其他運動項目預測的差異與共通點。MLB 獨特的賽事特性，如比賽場次繁多、球場因素顯著及投手與打者的動態交互，對預測分析提出了挑戰。本文詳細解析了 MLB 常用的預測方法，包括回歸分析、隨機森林、機器學習與 AI 以及貝葉斯分析，並與美式足球（NFL）、籃球（NBA）等其他運動項目的預測進行比較，為讀者提供更深刻的理解。
