简介
参照同业方式,兑现功能为依即时赔率计算注单即时价值,可供玩家在下注时随时兑现注单,利于玩家 提早获利与停损,灵活运用资金。
做法:实际去下注bet365,根据大量注单去推导与验证公式。
参照同业方式,兑现功能为依即时赔率计算注单即时价值,可供玩家在下注时随时兑现注单,利于玩家 提早获利与停损,灵活运用资金。
做法:实际去下注bet365,根据大量注单去推导与验证公式。
现行电竞产品开发模式,开发人员只能获得数据商提供的赔率,而非数据商对于盘口投注选项真实机率的评估。当需要回推真实机率时,行之有年的方式,是直接用返还率与赔率推导出机率。然而此种回推机率的方式,不一定最能有效反映数据商对于真实机率的评估。因此提出Power method的调盘方法,先将数据商提供的赔率,转换成数据商对于真实机率的评估,在将此机率转换成赔率提供给玩家。
将数据商提供的赔率进行加工处理,获得比原本赔率更高的利润率。
本篇段落大綱
段落大綱介紹
延續Part1,這篇會對於Feature Engineering & Building Model解說
最近再進行Covid19 Global Forecasting Project ,所以紀錄Covid19預測過程 。
這篇會先介紹Data info與Data process
前一篇Stack(Ensemble Model),使用多種模型組成,那究竟每一個模型的超參數如何去調整呢 ?
調整前後的差異在哪呢 ? 這篇文章就是教大家如何去做超參數的調校。
*本篇使用的是 R - H2O
最近專案在對英雄聯盟進行比賽預測,由於用了各種演算法進行測試都得不到好的結果,所以只好搬出大絕招,用super learning來對付!
目的:利用google搜尋引擎搜尋字串,並抓取title
最近在做字串比對,除了用些演算法之外(效果不好),想到用google搜尋後再比對,結果效果意外的好,以下分享實作。
簡單介紹何謂overfitting,
哪種情況常出現overfitting,
如何去預防overfitting。
Random Forest是一個好理解、實用,很常用來做大量數據的分析之方法,
對於初學者來說是很好上手的一種Machine Mearning方法。
相信有在玩資料的各位,迴歸分析並不陌生吧,在「解釋」、「篩選變數」、「預測」中都扮演著舉足輕重的地位。本篇針對Lasso Regression & Ridge Regression做個簡單介紹。
這次論文分享,論文名稱:Predicting the Outcome of NBA Playoffs Based on Maximum Entropy Principle
內容為利用最大熵模型預測NBA季後賽
下面會介紹我讀完心得與實作
上一篇介紹所抓取內容是直接從網頁原始碼就可以取得,但如果是Ajax或動態網頁,
很多時候要你要直接用get()是抓不到的,這種情況就要想辦法用動態載入把內容抓出來。
本篇所要教大家使用Selenium載入Ajax生成的頁面結果並抓取資料。
基於大數據議題越來越火熱,而數據取得變得非常重要,如果使用企業提供資料就不用煩惱這問題,
但像我預測各大運動賽事賽果,網路上都可以取得,而且是非常詳細之數據(重點是幫公司省錢阿) 。
因此這系列文章會介紹大家如果使用python來爬取網站,也會直接拿實例作示範。
本偏重點如下:
上一篇簡單的介紹jieba分詞功能以及如何去增加詞庫達到更精準之分詞。
本篇介紹-擷取特徵詞與其TF-IDF值
Text Mining Project,主要是再於分析競爭對手優缺點,並了解同產品項目中,回饋者給予之意見。
此篇會介紹我使用JIEBA之心得。