

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...
2024年9月1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。...
2024年8月31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...
2024年8月25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...
2024年8月24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。...
2024年8月20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...
2024年8月17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...
2024年8月8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...
2024年7月24日


大型語言模型的局限性 : 破解AI思維
近年來,大型語言模型(Large Language Models, LLMs)的發展引起了學術界和產業界的廣泛關注。這些模型在處理自然語言任務方面展現出驚人的能力,從回答複雜問題到生成創意文本,都表現出色。然而,儘管它們在許多領域取得了突破性進展,研究者們發現這些模型仍然存...
2024年7月10日


賭徒謬誤(Gambler's Fallacy)
何謂賭徒謬誤? 賭徒謬誤是指人們錯誤地相信,若某個隨機事件近期頻繁發生,未來它發生的機會便會減少,反之亦然。這種思維方式與統計學原理相悖。 實例說明: 試想像在澳門某賭場的輪盤上,紅色已經連續出現了8次。不少賭客會認為,下一次黑色出現的機會更大,因為他們覺得「該輪到黑色了」...
2024年7月8日










































