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Publié sur 19/09/2019 08:30:25
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À l’ère de l’ennui forcé, aucune avancée n’a été trouvée, partagez ce livre sur la technologie pour s’enrichir, à titre de référence uniquement, les lecteurs peuvent jouer librement, vive la technologie
« Zero Starting Point Python Big Data and Machine Learning Real Analysis » utilise le langage de programmation Python, le module d’analyse de données Pandas, l’apprentissage automatique et des algorithmes d’intelligence artificielle pour réaliser une analyse réelle du big data de la loterie de football. Le projet open source de big data zc-dat a été conçu et publié, récapitulant les données d’événements et de cotes de plus de 50 000 matchs de football dans le monde entre 2010 et 2016, incluant William Hill, Macao, Ladbrokes, Bet365, Interwetten, SNAI, Crown, Yishengbo, Weide, Bifa et d’autres grandes sociétés de cotes. Cet article présente comment utiliser le langage Python pour capturer les données des pages web, télécharger et mettre à jour des paquets de données zc-dat, prédire et analyser la probabilité de remporter l’équipe gagnante, et proposer la loi de « Turing » pour détecter les avantages et les inconvénients des algorithmes d’intelligence artificielle. Public approprié : passionnés de football, passionnés de paris, praticiens de l’analyse de données, mathématiques, statistiques, étudiants en informatique.
Table des matières
Chapitre 1 : Loterie de football et analyse des données 1
Chapitre 2 Environnement de développement 19
Chapitre 3 Dossier d’introduction 45
Chapitre 4 : Système d’analyse quantitative de la loterie de football 55
Chapitre 5 Outils courants d’analyse de données 96
Chapitre 6 Outils auxiliaires 114
Chapitre 7 Capture de données 135
Chapitre 8 : Données de la loterie de football : Backtesting 191
Chapitre 9 : Optimisation intelligente des paramètres 232
Chapitre 10 : Introduction et pratique de l’intelligence artificielle Python 266
Chapitre 11 Cas d’algorithmes classiques d’apprentissage automatique (I) 286
Chapitre 12 Cas d’algorithmes classiques d’apprentissage automatique (II) 308
Chapitre 13 Algorithmes combinatoires en apprentissage automatique 326
Chapitre 14 Construction de modèles d’apprentissage automatique 361
Chapitre 15 Validation des modèles d’apprentissage automatique 381
Chapitre 16 : Analyse des résultats Données 397
Chapitre 17 : Analyse du marché réel de la loterie de football en apprentissage automatique 407
Liens :https://pan.baidu.com/s/1x8d75sBH-ZjRQFtBPPUUbQCode d’extraction :Touristes, si vous voulez voir le contenu caché de ce post, s’il vous plaît Répondre
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Publié sur 22/09/2019 19:19:29
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