6月20日
小知識分享 - 特徵工程
在數據分析中，特徵工程（Feature Engineering）是提升模型效果的重要步驟之一。特徵工程是指通過創造新的變量或修改現有變量來提高模型預測能力的過程。舉例來說，在足球數據分析中，我們可以根據球隊的歷史表現、球員的個人數據和比賽的天氣情況等因素，創造出新的特徵，以...
6月20日
小知識分享 - 數據樣本分割技巧
在數據分析中，我們通常將回測數據分為樣本內數據和樣本外數據。這種方法有助於提高模型的準確性和可靠性。例如，假設我們有10年的足球數據，可以將前5年作為樣本內數據，用來訓練我們的AI模型。接下來的5年則作為樣本外數據，用來測試和驗證模型的表現。...
5月23日
AIP系統 Q&A
問：AIP系統運作原理？ 答：我們的AI系統採用先進的機器學習算法和深度學習框架，結合大數據分析和實時數據流，提供深度、精準的足球賽事分析。通過持續的自我學習和優化，我們的模型能夠精準捕捉到足球賽事中的變量和潛在趨勢，並利用神經網絡的強大計算能力，提供高度可靠和可解釋的預測...
5月20日
預測和擊敗莊家
體育賽事具有隨機性，即使是最優秀的球員或球隊也可能經歷運氣不佳和低谷時期。這種隨機性使得投注變成了估算事件概率的遊戲。很多人認為，只要能夠提高預測準確度，長期來看就能賺大錢。這種想法是錯誤的，接下來我們會用具體例子來說明為什麼。...
5月18日
Logistic Regression與Linear Regression
邏輯回歸（Logistic Regression）與線性回歸（Linear Regression）有很多方面都相似。然而，其中一個大分別是Logistic Regression涉及強烈的概率論概念，如對數似然（log-likelihood）、貝葉斯定理（Bayes...
5月12日
Expected Goal是什麼？
Expected Goal（xG）自2012年由Sam Green引入足球之後，迅速成為足球分析中的標準指標。許多文章展示了如何使用Expected Goal來評估球員或球隊一個賽季的質量，但對於如何使用它們進行預測的介紹不多。...
5月8日
基準模型評估足球預測的質量
在建立預測模型的過程中，評估模型的質量是關鍵步驟之一。這不僅需要衡量指標容易理解，還要具有廣泛的適用性。在訓練模型、選擇參數或進行交叉驗證時，我們常用多種性能衡量指標，例如 Accuracy（準確率）、F1 Score（F1分數）或 Log-loss（對數損失）。...
5月1日
淺談一下AI系統賠率
在分析足球賠率時，特別是入球大小（Over/Under）和讓球（Handicap）市場， 往往需要考量多個變數以達到最佳投注策略。首先，讓我們探討讓球市場的特點。在亞洲讓球市場，常見的賠率大多圍繞在1.90附近 (因應博彩公司而定，這反映了博彩公司的邊際利潤 [抽水]...
1月30日
預測分析模型及其常用算法解析
預測分析模型旨在評估過去的數據，發現模式，分析趨勢，並利用這些洞察來預測未來的趨勢。預測分析工具由多種不同的模型和算法驅動，可應用於廣泛的用例。確定哪些預測建模技術最適合是充分利用預測分析解決方案並利用數據做出有洞察力決策的關鍵。例如，零售商希望減少客戶流失，他們不會使用醫...
1月20日
簡單的角球投注概念
角球投注，作為足球投注的一個重要分支，近年來引起了廣泛的關注。專業賭客和數據分析師對這個市場進行了深入研究，發現其中蘊含的豐富機會。 角球投注的基本概念 角球市場是指在足球比賽中，針對角球數量進行的投注。這包括總角球數、特定隊伍的角球數、甚至是特定時間段內的角球數。這些投注...
