- 3天前
A statistical theory of optimal decision-making in sports betting
體育博彩的歷史可追溯至古希臘和羅馬時代，這種娛樂活動在人類文明中有著深厚的根基。隨著北美多個地區在線體育博彩合法化，全球博彩市場預計在2028年將達到驚人的1400億美元規模。這一巨大的經濟潛力不僅吸引了投資者的目光，也引起了學術界的廣泛關注。體育博彩市場的效率問題一直是研...
- 7天前
足球進階數據
在足球比賽中，我們常見的統計數據如控球率、射門次數和傳球成功率等，雖然提供了比賽的部分視角，但往往難以全面展現比賽的真實情況。這些傳統數據在深入分析球隊和球員表現時顯得力不從心。隨著數據收集技術的進步，足球界開始廣泛應用「進階數據」，這些新興數據能更精確地捕捉比賽的細節，從...
- 9月1日
AIP系統的Outliers異常值策略
引言 在現代體育分析和預測領域，異常值(Outliers)一直是統計學家和數據科學家關注的重點。對於我們團隊開發的AI足球賽事預測系統(下稱AIP系統)而言，異常值分析不僅是一個極具研究價值的課題，更是提升預測準確度和穩定性的關鍵工具。傳統上，異常值研究主要用於風險管理，例...
- 8月31日
足球賠率的迷思
在現代足球博彩市場中，賠率分析已成為不可或缺的工具，但其應用需要謹慎和全面的考量。眾多投注者傾向於依賴賠率分析，這種傾向源於人類固有的認知偏差（cognitive bias）和尋求捷徑的心理傾向。然而，專業的足球分析遠非如此簡單，它需要整合多元化的數據源和深入的戰術理解。...
- 8月25日
使用機器學習在足球博弈中獲取優勢
利用數據科學預測博弈結果 機器學習的應用範圍十分廣泛，其中一個值得關注的應用領域便是分析博弈數據，並預測博弈結果。在本篇文中，我們將以足球博弈為例，展示如何利用機器學習技術來分析博弈數據，並預測賽果，進而制定策略，爭取優勢。透過簡單易懂的步驟，以及實際操作示範，深入瞭解機器...
- 8月24日
角球策略與比賽成果：葡萄牙足球的實證研究
本研究旨在分析葡萄牙業餘足球隊的角球策略，並比較成功和不成功隊伍的表現差異。研究者觀察了500次角球，其中250次來自成功升級的隊伍（排名前2位），250次來自未能升級的隊伍（排名第3或第4位）。研究使用了一個包含8個標準和25個類別的專門記錄分析工具(specialize...
- 8月20日
數據樣本分割技巧：提升模型表現與可靠性
在數據科學及機器學習(Machine Learning)領域中，合理分割數據樣本對確保模型準確度和泛化能力至關重要。本文將深入探討樣本分割的重要性、常用技巧及實際應用注意事項，並以足球數據分析為例，說明這些概念在實際場景中的應用。...
- 8月17日
AIP系統研究核心思維
隨著AIP預測系統上線接近一週年，我們開始回顧過去一年的預測模型表現。開發預測系統是一個持續學習的過程,讓我們深入探討這個領域的實際研究過程。 足球預測系統開發流程 一般來說,開發足球預測系統包括以下步驟: 構思(Idea Generation) 測試想法(Testing...
- 8月8日
BeautifulSoup + Requests | Web Scraping in Python
開始之前，先簡單解釋一下什麼是Web Scraping(網頁爬蟲)。網頁爬蟲是一種用於從網站自動提取數據的技術，它通常涉及以下幾個步驟：發送HTTP請求到目標網站，下載HTML或其他格式的網頁內容，解析內容以提取所需的數據，最後存儲或進一步處理提取的數據，網頁爬蟲可用於多種...
- 7月24日
大型語言模型到日常應用的演進
語言模型的運作原理與一般認知有所不同。這些模型並非即時上網搜索答案，而是通過在預先訓練的「參數」(parameters)中進行計算來生成回答。從技術角度來看，這個過程實際上是在預測序列中的下一個詞，我們稱之為「推理」(inference)。值得注意的是，用戶可以下載開源模型...
