

凱利公式(Kelly Criterion) 的應用
凱利公式是由貝爾實驗室的John Kelly於1956年提出的一種資金管理方法。這個公式旨在最大化長期資金增長率,通過計算每次投注的最佳比例來實現這一目標。凱利公式的基本原理是在風險和回報之間尋找最佳平衡點。 凱利公式的數學表達如下: f* = (bp - q) / b...
2024年7月3日


數據小知識 : Feature Selection
在數據分析領域中,特徵選擇(Feature Selection)乃提升模型表現的關鍵步驟之一。特徵選擇指從原始數據集中挑選對預測結果最具影響力的變量,藉此提高模型的準確度及效率。此過程有助減低模型的複雜性,避免過度擬合(overfitting),並增強模型的可解釋性。...
2024年6月26日


數據小知識 : Data Visualization
在數據分析中,數據視覺化(Data Visualization)不僅是將數據轉化為圖形或圖表,更是以視覺方式呈現數據,以便更直觀地理解和分析數據。有效的數據視覺化能夠幫助我們發現數據中的趨勢、模式和異常,從而更好地做出決策。這一過程不僅需要選擇合適的圖表類型,還需掌握一定的...
2024年6月24日


建構足球預測系統流程
在現今的數據驅動時代,人工智能(AI)和數據分析在體育預測中的應用變得越來越普及。本文將從AI和數據分析角度,詳細介紹如何設定一個足球AI推介及預測系統,並解釋每個步驟中涉及的關鍵技術和工具。 一、需求分析和目標設定 在開始設計足球AI推介及預測系統之前,首先需要進行需求分...
2024年6月21日


小知識分享 - 數據清洗
在數據分析中,數據清洗(Data Cleaning)是至關重要的一步。數據清洗是指識別並糾正數據中的錯誤或不一致,以確保數據的質量和可靠性。這一步通常包括處理缺失值、去除重複數據、糾正格式錯誤和處理異常值等。舉例來說,在足球數據分析中,如果某球員的比賽數據顯示進球數為負數,...
2024年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...
2024年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。...
2024年6月20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...
2024年5月23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。...
2024年5月20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...
2024年5月18日










































