pin, on 18 March 2013 - 12:14, сказал:
11
Нейронное прогнозирование футбольных матчей
Автор Staller, Feb 26 2013 19:01
28 ответов в эту тему
#21 OFFLINE
Добавлено 18 March 2013 - 12:25
Вы сами использовали данную программу?
#22 OFFLINE
#23 OFFLINE
Добавлено 19 March 2013 - 13:40
pin, on 19 March 2013 - 13:00, сказал:
Хренька выходит с этими нейронными сетями. Из 10 входящих и одной исходящей ноды, программа так и не смогла найти вменяемый алгоритм.
Вы даже если двухслойную сеть сделайте для эксперимента 3 входных+3 выходных нейрона она вам около 50% может отгадать если просто ВНП данные подавать для команд только данные надо подавать
не так как все обычно статистику ведут а подавать данные для общей абстрактной команды с которыми и 1-ая и 2-ая играли (т.е абстрактная команда это множество команд сыгравших с 1 и 2 а игроки обычно рассматривают статистику когда общая куча берётся---это неправильно... вы же товар на весах не вешаете с гирями в кило и в фунт это же разные веса если даже там и там 2 единицы веса ну и в лигах тоже самое примерно) только там с домом-гость надо подумать как лучше делать--это если не для экспериментов. Можно например
домашную всегда в одну позицию ставить а можно и иначе----на первое место например более сильную (по какому-то критерию который вы сами задали) а дома-гость подавать дополнительные сигналы..... есть ещё допустим вариант--учить на общих данных а подавать для ответов персональные данные по домашнему и гостевому состоянию....ну вариантов как видите куча...в сетях всё неоднозначно. Тут даже если она построена то её всё равно надо гонять, тестить итд....мороки многовато.
В сети самое главное определиться что подавать на вход--данных не должно быть черезмерно много а желательно те которые значимы для ответа. Там ведь можно например и динамику учесть--для простейшего случая добавить во входной вектор какие-то данные некоторого числа последних игр....да тут в принципе заниматься этим надо--времени много уйдёт.
Вы попробуйте для начала на простых сетях в тонкостях разобраться если Вым сети интересны а потом можно дальше двигаться.
В нейропакетах есть минус большой--ВЫ не видите как сеть обучается на более детальном уровне. У Вас ведь во входном множестве (если брать пример с линией 1Х2) данные представлены примерами с разной пренадлежностью к классам--допустим так 52%П1 25%Х 23%П2 тогда сеть начнёт отдавать приоритет П1 (там надо или исходное множество
для обучения выравнивать по ВНП или отслеживать ответы--склоняя сеть идти в рамках примерно 52-25-23 %.....)
Отредактировано Bambuk, 19 March 2013 - 13:43.
#24 OFFLINE
Добавлено 19 March 2013 - 15:45
- Don Emmons из Детройта построил нейронную сеть, позволяющую на скачках предугадывать лошадь-победителя. ИНС (Искусственная Нейронная Сеть), анализируя предыдущие забеги, время финиша, рекорд на ипподроме и другие факторы, с 75 % точностью оценивала вероятного победителя. С помощью результатов этой ИНС Don Emmons получил выигрыш с 17 из 22 сделанных ставок (www.calsci.com/Thoroughbreds.html).
- Anderson (Lakewood, CO) обучил нейронную сеть для прогнозирования победителя на собачьих гонках. Он учитывал похожие факторы, в результате чего получалась ИНС с 504 входами, что обеспечиловает ему точность прогнозов в 94 случаев из 100 (94%), правда, только на трети трасс (www.calsci.com/DogRacing.html).
- Joel Sokol создал систему - Logistic Regression/Markov Chain (LRMC) model. Она в точности спрогнозировала результаты четырех финальных турниров по баскетболу серии National Collegiate Athletic Association (NCAA). За последний 9 летний период тестирования системы она точно и безошибочно предсказывала в среднем 30 из 36 матчей американских соревнований по баскетболу серии NCAA Final Four. Точность ее результатов составляет 83 % (www2.isye.gatech.edu/people/faculty/Joel_Sokol/ncaa.pdf).
- Доктор Алан Маккейб, разработал систему MAIT, на базе нейронных сетей, которая использовалась для прогнозирования результатов игр Английской Премьер - Лиги (www.mymait.com).
#25 OFFLINE
Добавлено 19 March 2013 - 16:20
Уже ведь приводил эти данные данные ( сайт www.bi-grouplabs.ru/Rech/Bookmakers/)
Вот провели они тест
Чистая прибыль за период тестирования, при начальном счете в 100 долларов, составляет 35,86 долларов (смотри отчет в формате excel).
вот график (см ниже) ...А я говорю---хрень всё это....для футбола трудно получить стабильные показатели с хорошим %.
Вот провели они тест
Чистая прибыль за период тестирования, при начальном счете в 100 долларов, составляет 35,86 долларов (смотри отчет в формате excel).
вот график (см ниже) ...А я говорю---хрень всё это....для футбола трудно получить стабильные показатели с хорошим %.
Attached File(s)
#26 OFFLINE
Добавлено 20 March 2013 - 09:28
Ну а на тоталы по этому сайту кто-то пробовал сатвить? Меня интересуют тб либо тм 2,5
#27 OFFLINE
Добавлено 20 March 2013 - 09:42
ЕкатеринаII, on 20 March 2013 - 09:28, сказал:
Ну а на тоталы по этому сайту кто-то пробовал сатвить? Меня интересуют тб либо тм 2,5
Они как я понял говорят типа--если надо обращайтесь....но это там по годам уже старые данные...и если с их сайта двинуться дальше где прогнозировать что-то там хотели толи они толи другие перцы...но суть в том что судя по тому что сайт с 2009 г не обновляется, то дело там заглохло---что само за себя говорит (это то о чём я писал--нет там стабильно и высокий %)
Тоталы вообще трудно играть...я бы Вам не советовал (ни самостоятельно ни с помощью).
#28 OFFLINE
Добавлено 26 March 2013 - 08:19
Bambuk, on 19 March 2013 - 13:40, сказал:
нода это что такое?... Да сеть-то можно простенькую и в экселе сделать даже не чего не программируя...параметры поиском решения можно подобрать (он вроде как 200 тянет переменных, но нам столько не надо..зачем? у нас и данных не наберётся если одну лигу допустим персонально брать можно попробовать в начале данные за 2 сезона с текущим....).
Вы даже если двухслойную сеть сделайте для эксперимента 3 входных+3 выходных нейрона она вам около 50% может отгадать если просто ВНП данные подавать для команд только данные надо подавать
не так как все обычно статистику ведут а подавать данные для общей абстрактной команды с которыми и 1-ая и 2-ая играли (т.е абстрактная команда это множество команд сыгравших с 1 и 2 а игроки обычно рассматривают статистику когда общая куча берётся---это неправильно... вы же товар на весах не вешаете с гирями в кило и в фунт это же разные веса если даже там и там 2 единицы веса ну и в лигах тоже самое примерно) только там с домом-гость надо подумать как лучше делать--это если не для экспериментов. Можно например
домашную всегда в одну позицию ставить а можно и иначе----на первое место например более сильную (по какому-то критерию который вы сами задали) а дома-гость подавать дополнительные сигналы..... есть ещё допустим вариант--учить на общих данных а подавать для ответов персональные данные по домашнему и гостевому состоянию....ну вариантов как видите куча...в сетях всё неоднозначно. Тут даже если она построена то её всё равно надо гонять, тестить итд....мороки многовато.
В сети самое главное определиться что подавать на вход--данных не должно быть черезмерно много а желательно те которые значимы для ответа. Там ведь можно например и динамику учесть--для простейшего случая добавить во входной вектор какие-то данные некоторого числа последних игр....да тут в принципе заниматься этим надо--времени много уйдёт.
Вы попробуйте для начала на простых сетях в тонкостях разобраться если Вым сети интересны а потом можно дальше двигаться.
В нейропакетах есть минус большой--ВЫ не видите как сеть обучается на более детальном уровне. У Вас ведь во входном множестве (если брать пример с линией 1Х2) данные представлены примерами с разной пренадлежностью к классам--допустим так 52%П1 25%Х 23%П2 тогда сеть начнёт отдавать приоритет П1 (там надо или исходное множество
для обучения выравнивать по ВНП или отслеживать ответы--склоняя сеть идти в рамках примерно 52-25-23 %.....)
Вы даже если двухслойную сеть сделайте для эксперимента 3 входных+3 выходных нейрона она вам около 50% может отгадать если просто ВНП данные подавать для команд только данные надо подавать
не так как все обычно статистику ведут а подавать данные для общей абстрактной команды с которыми и 1-ая и 2-ая играли (т.е абстрактная команда это множество команд сыгравших с 1 и 2 а игроки обычно рассматривают статистику когда общая куча берётся---это неправильно... вы же товар на весах не вешаете с гирями в кило и в фунт это же разные веса если даже там и там 2 единицы веса ну и в лигах тоже самое примерно) только там с домом-гость надо подумать как лучше делать--это если не для экспериментов. Можно например
домашную всегда в одну позицию ставить а можно и иначе----на первое место например более сильную (по какому-то критерию который вы сами задали) а дома-гость подавать дополнительные сигналы..... есть ещё допустим вариант--учить на общих данных а подавать для ответов персональные данные по домашнему и гостевому состоянию....ну вариантов как видите куча...в сетях всё неоднозначно. Тут даже если она построена то её всё равно надо гонять, тестить итд....мороки многовато.
В сети самое главное определиться что подавать на вход--данных не должно быть черезмерно много а желательно те которые значимы для ответа. Там ведь можно например и динамику учесть--для простейшего случая добавить во входной вектор какие-то данные некоторого числа последних игр....да тут в принципе заниматься этим надо--времени много уйдёт.
Вы попробуйте для начала на простых сетях в тонкостях разобраться если Вым сети интересны а потом можно дальше двигаться.
В нейропакетах есть минус большой--ВЫ не видите как сеть обучается на более детальном уровне. У Вас ведь во входном множестве (если брать пример с линией 1Х2) данные представлены примерами с разной пренадлежностью к классам--допустим так 52%П1 25%Х 23%П2 тогда сеть начнёт отдавать приоритет П1 (там надо или исходное множество
для обучения выравнивать по ВНП или отслеживать ответы--склоняя сеть идти в рамках примерно 52-25-23 %.....)
В том же python, задал условия и по ним нашёл закономерности. А сетка не смогла обучиться, с разными слоями пробовал и игрался с параметрами. Ошибки гигантские.
Отредактировано pin, 26 March 2013 - 08:21.
#29 OFFLINE
Добавлено 15 September 2013 - 10:37
BIM, on 15 March 2013 - 04:08, сказал:
кто-нибудь пробовал программу STATISTICA Neural Network в действии? Какие минимальные знания нужны для начала ее освоения? Bambuk, ты и здесь написал много полезного, скажи, я так полагаю математикой занимаешься в жизни?