神经网络预测足球成绩
神经网络预测足球成绩
提问于 2018-05-17 02:58:21
我和朋友们进行了一场小小的竞争:我们正在为即将到来的世界杯编写模型，看看谁的模型能从小费游戏中得到最多的分数。
因此，我的方法是编写一个神经网络，并将其与先前世界杯的结果结合(当时)的预期胜率进行训练，以最大限度地提高小费比赛的得分(例如，6分精确得分，4个正确的进球差，3个正确的胜利者)。
来自不同场址的废品率(bwin等)让电视网帮我告密。
我熟悉线性代数、概率微积分等，但还没有编制过神经网络程序。
因为我的时间不多了，有人能帮我选择最好的方法(比如我应该使用的概念/算法)，还是把教程链接到类似的问题或适合我的方法？
最好的，汉尼斯
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-05-17 03:07:18
我是在2017年的英国英超联赛中这么做的。然而，我积累了前19届奥运会( 38届奥运会)，以尝试和帮助我的预测。
我会以以下方式攻击它
- 获取团队的数据(我将留给您考虑的数据)
- 了解前几场比赛的历史(我个人认为这不会有帮助，因为球队变化太大了)
- Python
- 熊猫
- 创造新特征
- 熊猫
- Keras
- Model away
当我和英国超级联赛比赛的时候，我得到了62%的预测准确率。那么如何使它变得更好呢？
- 行程距离
- 提高了1.2%。有些球队似乎不喜欢旅行。
- 天气
- 我得到了每个地面的天气预报“开场时间”(真痛苦)
- 精度提高0.5%
我没有做的是-得到一份球员的名单，谁是每场比赛，每天。以及诸如长跑、传球百分比、进球、犯规、黄牌等。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50382706
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
