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世界杯足彩怎么划算机器学习AI告诉你答案(含预测)

四年一度的世界杯又来了,作为没什么时间看球的码农,跟大家一样,靠买买足彩给自己点看球动力和乐趣, 然而总是错球队,面对各种赔率也不知道怎么划算,足彩是不是碰大运的?...本文采用机器学习方法,试图通过特定指标进行训练,对世界杯剩下的比赛胜负平做预测,并判断足彩给出的赔率是否值得,以赢得博弈游戏的胜利。...引言 本文主要写给跟我一样对机器学习的实际应用感兴趣的,但没有入门的小白程序员。初步尝试,抛砖引玉,如有大牛看出计算方法和数据的问题,欢迎指点讨论。...机器学习的一般步骤: 定义问题、数据预处理、特征工程、机器学习建模及训练、模型应用。为了定义问题,说清楚为什么要解决这个问题,我们首先需要先学习些基本概率赔率知识。...如果想要预测目标变量的值,可以选择监督学习算法,否则可以选择无监督算法。所以这个问题可以归类认为是机器学习的监督学习,可以用线性回归去解决这类问题。

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【技术种草】工作了17年,2021年11是我见过有史以来“撸腾讯云羊毛”最狠的一次!

1、可以放自己的资料,走到哪里都不怕丢文件,一键上传,多爽,速度还快; 2、可以部署一个自己唯一的博客网站; (1)有自己的独立域名; (2)想发什么就发什么,无拘无束(当然了,一定要合法哦); (3)...自己的网站,想怎么布局就怎么布局,谁也管不着你; (4)博客积累多了,也是一笔财富 + a)被出版社看中:可以整理出书; + b)写在简历上:可以加分(面试官肯定知道你是一个懂得技术积累,知道学习,懂得分享的人...对比前两年,这机器没个三四百拿不下来。...[image-20211108202030045.png] 我买了3年还不到200呢: 如果你购买了3年,那每年就相等于66元了,你看我买了3年,才198元,买一年,真不如3年划算。...可购买MySQL、Redis, 即使购买48元的机器,也能拿千元券。 [wpsC7CA.tmp.jpg] 加码礼2:即免费领795元Saas产品券、1T数据盘9.9元1年!!!

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业界 | 摩根大通报告12个亮点总结:金融领域的机器学习工具有哪些?

eFinancialCareers 对这份长达 280 页的报告进行了提炼,得出了 12 个重要看点,机器之心对这些看点进行了编译介绍。 ?...这份报告名为《大数据和 AI 战略》,副标题是「机器学习和其它投资数据分析方法」,该报告指出,机器学习将会在未来对市场运作至关重要。分析师、投资经理、交易预案和投资总监都需要了解机器学习技术。...有很多不同种类的机器学习方法,它们正用于不同目的 机器学习有多种衍生方法,其中包括监督学习、无监督学习、深度学习和强化学习等。...Kolanovic 和 Krishnamacharc 说:「比起一位 IT 专家、硅谷企业家或学者学习如何设计一种可行的交易策略,一个 quant 研究者改变数据集的格式/大小并使用更好的统计与机器学习工具可要容易得多...然而,C++、Python、Java 也如下图所示有机器学习应用。 ? ? ? 各种语言中一些常用的库 11. 以下为一些流行的 Python 语言机器学习代码示例 ? ? ? 12.

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11 特供!临战前收下这几款小程序,分分钟省下一个亿

不买便宜的,只对的 当降价,刷口碑,各种眼花缭乱的宣传扑面而来时,会被太多信息淹没。小程序「什么值得」帮你从众多选择中过滤,做出有价值的消费。前看一看,无论在哪里下单,都可以当作参考。...时效性攻略负责满足眼下最痛的痛点,像 11.11 刷什么卡优惠最多,宝宝安全座椅选 11 购指南,实实在在的干货贴。...「什么值得」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/4724/ 不得不说,这款小程序在前的确是个实用的工具。 放宽心,不纠结 有这样一句话是:成大事者不纠结。...那么问题来了,费心挑了不少优价好物,怎么才能最划算,对得起节日做活动的优惠? 「消费分期计算器」这款小程序就是帮你理性消费的高效工具。算计好,省下一波可以再买买买。

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实验室一块GPU都没有怎么做深度学习

我当时就鼓动我老板,让她给实验室买个带 GPU 的机器。...很难想象,当初如果自己没有自费 GPU,现在我会在哪里,在做什么。...这是其实是最划算的方式,在网上无论是免费还是付费的资源,终究不是长远之计,而且有一定的使用限制。争取不到卡的话还是乘早弃坑吧,深度学习不用大量的卡"喂",很难研究出什么东西。 ?...以后对老师软磨硬泡,加了台 2080ti 的机器,终于可以跑 COCO 了,虽然训练时间还是略长,不过已经在接受范围内了。...不如块游戏显卡打游戏去。 哦,其实游戏显卡也是可以搞深度学习的,图灵架构显卡的CUDA计算力高达7.0,只要1500元一块,你值得拥有!

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都是因为数学不好,美国人不敢吃中餐,中国人不敢过双十一

那么问题来了: 这鸡翅到底怎么划算啊? ? 这个问题也把众多歪果网友难倒了,他们纷纷转发集思广益…目前这条帖子已经被转发了将近6千次。 ?...一个学霸找到了最优方案: 25只以下,就3的倍数只;25只及以上,就25、50或125只,这样的话每只鸡翅的均价都是最低。 ?...11——继高考之后规模最大的数学知识竞赛: 定金100抵200;2件9折,3件8折;抢券满399减100;原价1395,预售价509,领券立减30元;跨店优惠券满200减20……废了九牛二虎之力,好不容易算出了满...399减100最划算,最后你居然告诉我那件衣服卖398?...人这一生走过最艰险的路,就是11网店商家的促销套路,让你们一个个成天不知道好好学习,终于被绕晕了吧?被搞死了吧? ?

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一名python学习者打开11的正确姿势

打算再等等的商品,准备的时候居然价格涨回去了! 所以别看折扣打得狠,优惠券给得大方,你究竟有占到多少便宜,自己心里还真没点数。...这样,当你打算出手的时候,是不是真的划算就一目了然了。 可惜事实并没有这么简单……你会发现很多商品的价格不是那么容易获取到。...等你开发出这套系统,每天自动抓取,明年11的时候就可以更理性地买买买啦!(手动滑稽 什么?你觉得费劲折腾这个并没有什么用? 好吧,你以为我真的是在跟你谈论11怎么省钱吗?...类似的工具网上已经有很多了,如果你习惯用搜索引擎解决问题,很容易就能找到,的确没有必要自己去写。而“11”到底是真的实惠,还是平台和商家的套路,我也一点都不关心。...我真正要说的是,如果你学了 Python,却不知道去哪里找项目练手进一步提高,为什么不从身边的需求出发,去开发一些工具,做一点数据的分析。你若完整实现了这样一个项目,去找一份开发工作绝对没有问题。

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【技术种草】今年的11.11活动要把腾讯云“搞垮”了!!!

今年腾讯云11优惠力度史上最大,还有多重优惠叠加,一重好礼、两重、三重、加码…多重叠加优惠等您来!错过今年腾讯云双十一活动,要再等一年!...明年的双十一活动可能就没有这样的优惠力度了,心动不如行动,根据实际需要先来对比一下撸哪个划算! 一、 多重优惠叠加,打完“骨折“价之后再享折上折!直接返10%,最高拿5000元。...二重礼:如果你想成为CPS推广者,拉人头下单,首单即可返佣35%,复购返佣12%,如果你公关能力强拉的购买者数量多,还可额外拿65000现金奖励哦! 三重礼:考验人脉的时刻到了!...只要你敢,腾讯就敢送! 加码礼一:即即送千元代金券 在双十一活动期间购买活动任意一台轻量服务器或者云服务器,就送千元代金券,无任何附加条件和操作,绝对百分百的真诚赠送代金券!...另外购买MySQL、Redis, 即使购买48元的机器,也能拿千元券。这不是“白piao”是什么?! 图片 5.png 加码礼二:即免费领795元Saas产品券、1T数据盘9.9元1年!!!

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全是原题?东吴金科2024量化研究员笔试0402

------ # 乙:dp[i-1][0] 今天的股票太贵了,之前的股票更划算 # 乙:- prices[i] 今天的股票更便宜,我买了,prices[i]...,该怎么操作------ # 乙:dp[i-1][0] 今天的股票太贵了,之前的股票更划算 # 乙:- prices[i] 今天的股票更便宜,我买了,prices...2.专业知识与技能提升: 数据处理与分析:分享如何处理和分析数据,包括使用最新的工具和技术,以及数据清洗和预处理的最佳实践。...高性能计算:分享如何应用高性能计算技术处理大规模数据集,提高计算效率3.不定期行业大咖分享:邀请量化投资与机器学习领域的行业专家,分享他们的知识、见解和经验。...无论你是量化投资和机器学习领域的初学者,还是已有深厚背景的专业人士,这里都将是你学习新知识、分享经验、扩展人脉的理想之地。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

因为记笔记可以帮助自己积累学习提升自己。每一次回头看自己记得笔记,你都会有新的理解。 也许有人会说,用有道云啊,有道云就很好啊,你还纠结啥呢?...以前在学校用的腾讯1元服务器,但是毕业了就不给用了,自己又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器; 树莓派是一个微型电脑,长这样: ?...其实这个域名和端口都是免费的,可以使用花生壳这个工具来映射端口,免费的,实名认证一下就行,每月有1G免费流量,也送域名;不过我用的是我很久以前的是花生棒,98块钱,花生棒每月有2G流量。...最后,再说下树莓派上的leanote,我是用了一个叫做supervisor的工具来管理,具体安装配置参考:Supervisor安装与配置(Linux/Unix进程管理工具),如有启动失败的情况,多半和权限有关...对于我来说就是花了98块钱花生棒。所以这笔买卖,划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱,但我想说的是,我这哪里扣啦,我这是精致的生活好吧。 好吧,其实我就是扣。

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树莓派+花生棒+leanote搭建自己的笔记服务器

因为记笔记可以帮助自己积累学习提升自己。每一次回头看自己记得笔记,你都会有新的理解。 也许有人会说,用有道云啊,有道云就很好啊,你还纠结啥呢?...以前在学校用的腾讯1元服务器,但是毕业了就不给用了,自己又不划算。所以我就想用我的树莓派来作为一个服务器; 树莓派是一个微型电脑,长这样: ?...其实这个域名和端口都是免费的,可以使用花生壳这个工具来映射端口,免费的,实名认证一下就行,每月有1G免费流量,也送域名;不过我用的是我很久以前的是花生棒,98块钱,花生棒每月有2G流量。...最后,再说下树莓派上的leanote,我是用了一个叫做supervisor的工具来管理,具体安装配置参考:Supervisor安装与配置(Linux/Unix进程管理工具),如有启动失败的情况,多半和权限有关...对于我来说就是花了98块钱花生棒。所以这笔买卖,划算。 或许有人会吐槽我扣舍不得给leanote充钱,但我想说的是,我这哪里扣啦,我这是精致的生活好吧。 好吧,其实我就是扣。

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基于词典和朴素贝叶斯中文情感倾向分析算法

情感分析方法 情感分析方法,大致上分为两种: 基于词典的 基于机器学习的 朴素贝叶斯 支持向量机 神经网络 本文相关代码和数据 关注微信公众号datayx 然后回复“ 情感分析”即可获取。...基于机器学习的情感分析.png 相对于「 基于词典的分析 」,「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典,但是需要大量标记的数据,比如: 还是下面这句话,如果它的标签是: 服务质量 - 中 (有三个级别...,好、中、差) ╮(╯-╰)╭,其是机器学习,通过大量已经标签的数据训练出一个模型, 然后你在输入一条评论,来判断标签级别 宁馨的点评 国庆活动,用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋...,材料看着蛮高档的,想着半价买来吃也划算的。...挑了一盒55元的寿司,一共有12个寿司,三文鱼,大虾,螺肉,鳗鱼等各种口味都有, 每种看着都不错,配着酱油和芥末吃味道都挺好的。

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Machine Learning 硬件投入调研GPU分布式云硬件投入的建议参考服务器SpecReference

其中K40是最强单芯产品,K80是core。 从N厂给出的评测可以看出,在HPC计算中,K40的性能是CPU的10倍以上。 ? CPU:12 核,E5-2697v2 @ 2.70 GHz。...Titan X的运算性能强于K40,但限制了精度运算。 评测文章可参见: 深度信仰对决:TitanX和TeslaK40c对阵Caffe深度学习其结论是Titan X在运算性能上要比K40更高。...结论: Titan X的价格在¥8k左右,12G显存,性价比较高 [GTX 970] GTX系列是主流游戏显卡,目前算起来性价比比较高的是GTX970(~¥2500),CUDA数量是Titan X的一半...单从GPU来说,组3块显卡的机器比Titan X要更实惠,不过组多台机器分布式就不太划算,因为还要算上其他CPU主板电源一大堆,而且占地方。...不过目前个人认为云服务器并不是一个很划算的选择,有如下几个原因: 从CPU和GPU的运算性能来看,需要非常多的CPU才能达到一块GPU的性能,云主机在这方面算起来非常不划算 spark也是个规模比较大的项目

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讯飞翻译笔s11,学生们的新福利

尤其是英语学习,离开了老师,孩子们连单词关都很难突破,使用智能手机查单词更多时候反倒增加了学习的诱惑,更难提升学习的效果,这时候有一个专门用于英语学习的智能翻译工具就显得尤其重要了。...前有科大讯飞的X1Pro学习机;后有字节跳动的大力智能灯,大疆的教育机器人机甲大师RoboMaster S1……伴随着国家《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》(简称:减)的出台...拿K12阶段的中小学生英语学习来说,单词记不住、发音不标准、学习效率低等问题,几乎是他们这个年龄段学生英语学习的共同难题。...同时,不少硬件产品只能在有网的环境下进行,在没有网络的时候就用不了,这让很多用户觉得购买智能硬件并不划算。 其二,是技术实力不足、交互体验差。...其三,是内容资源有限,难以满足学生的学科学习需要。比如,很多用户硬件,就是希望获得免费丰富的内容资源。

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制霸全平台一个月之后,这也太过瘾了吧!

简而言之,你买了微软的机器就可以享受微软提供的一系列服务。 在微软的服务当中,有一个非常划算的服务叫做Game Pass。通过加入微软Game Pass会员,可以免费游玩游戏库当中百余款游戏。...并且新发售的大作也会第一时间加入游戏库,我花了700买了三年的全套会员,在这三年内,我可以免费下载游玩游戏库中超过300款各类游戏,包括巫师、战争机器、光环等大作。 ? 值得吗?...明明电脑、手机、iPad上都可以玩游戏,为什么非要花钱机器游戏呢? 我想很多人都会有这样的问题,我妈也是这么问我的。在我看来,这个问题的答案非常简单,只有两个字,就是划算。...看似机器游戏都需要额外花钱,但实际上的开销并不大。一台游戏机和电脑相比并不差,但价格则要便宜非常多。以当前的市场价格,想要获得一台中高端配置的台式机的花费至少在1w以上。...所以我基本上没有打游戏打到凌晨的情况,一般到了12点就差不多想要睡觉了。 购买建议 不知道有没有小伙伴看完之后有些心动,我这里给大家简单分享一点我个人的购买建议(非广告)。

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04丨JMeter和LoadRunner:要知道工具仅仅只是工具

3、性能分析学习期 学会使用工具了,也有了场景设计的经验,通过监控工具也拿到了一堆大大小小的数据。可是,数据也太多了,还在不断的变化。我又怎么判断性能瓶颈在哪里呢? 做性能的人都会有这样的一个茫然。...如果之前的版本用了 200 台机器,而通过我们的测试分析优化之后,只用到了 100 台机器,那成本就很明显了。...对企业,举例来说: 如果是一个需要支持万级、亿级 TPS 的电商网站,本身就是云基础架构,那么可能最简单的就是直接这家的云压测工具就好了。 这样做的优点是不用再机器做压力了。...所以如果有这样需求的企业,也基本上可以自己开发一套云压测工具了,从使用周期和长远的成本上来看,自已开发,都是最划算的。...如果单纯为了追潮流而把性能测试工具的使用成本升得特别高,那就不划算了。 思考题 今天的内容有点多,我提几个思考题,你就当是对文章的回顾吧。 你觉得企业选择性能工具应该考虑哪些方面呢?

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年轻人的第一辆“无人驾驶车”?上篇

不过按照组成原理分来讲解的书不少,不过是单讲传感器,要不是规划算法。诸如此类等等,那有没有一本从宏观上讲的书呢?还别说,真有。 ?...这个,这个!!! ? 国内的价格屠夫,招聘了 感兴趣的可以看看ヾ(≧O≦)〃嗷~ 前景可太好了,早早入职,A股上市,这不分分钟财富自由 ? 具体的一些职位可以自己去看 ?...道路千千万万,我们得教会机器思考 所以引入增强学习 ? 一个车说到底还是机械产品,所以车辆动力学模型必不可少 ? 这么多的传感器,硬件,决策层,如何有机的来进行整合呢? ROS系统闪亮登场!...首先是完成对车辆的自我定位,让车可以回答,自己在哪里的问题 更新频率+准确性,二者必不可少。 ? 互相弥补 ? 使用LIDAR,让车拥有立体的视觉,弥补CV的弊端 ? 作为 ?...它还支持一组丰富的更高级别的工具,包括星火SQL用于SQL和结构化数据的处理,MLlib机器学习,GraphX用于图形处理,以及结构化流的增量计算和流处理。

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为个人深度学习机器选择合适的配置

日前,medium上的一篇文章(http://t.cn/RYLYxXP)为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。...(如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后,我意识到,长远来看,还是买一个属于自己的机器会更加便宜。...机器之后,我可以更好地控制实验,并且可能会取得比在云端更好的效果。在互联网上进行详尽的调查之后,我下定决心属于自己的机器,然后我开始研究如何为本地深度学习来选择组件。 如何选择深度学习的组件?...这篇文章试图帮助刚开始进行深度学习的读者选择机器配置,在选择产品之前帮助他们了解更多参数。...SSD ——存储使用中的数据,价格昂贵,推荐最小 128GB 的 HDD ——存储各种用户数据,价格相对来说会便宜一点,推荐最小 2TB,7200RPM 的 GPU GPU 是配置用于深度学习机器的核心

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开发 | 为个人深度学习机器选择合适的配置

日前,medium上的一篇文章为我们详细描述了该如何为个人的深度学习机器选择配置,主要该进行哪些方面的考虑。...(如果你仍然使用 Spot 实例的话可以试试他们的提供的工具) 在使用亚马逊 EC2 实例大约6个月后,我意识到,长远来看,还是买一个属于自己的机器会更加便宜。...机器之后,我可以更好地控制实验,并且可能会取得比在云端更好的效果。 在互联网上进行详尽的调查之后,我下定决心属于自己的机器,然后我开始研究如何为本地深度学习来选择组件。 如何选择深度学习的组件?...这篇文章试图帮助刚开始进行深度学习的读者选择机器配置,在选择产品之前帮助他们了解更多参数。...SSD ——存储使用中的数据,价格昂贵,推荐最小 128GB 的 HDD ——存储各种用户数据,价格相对来说会便宜一点,推荐最小 2TB,7200RPM 的 GPU GPU 是配置用于深度学习机器的核心

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DeepMind联合UCL,推出2021强化学习最新课程

机器之心报道 编辑:小舟 DeepMind 的研究科学家和工程师亲自讲授了一套强化学习课程,目前已全部上线。...其中详细讲解了强化学习的多个主题,包括马尔科夫决策过程(MDP)、基于样本的学习算法(例如 Q 学习、SARSA)、深度强化学习等,还探讨了一些更高级的主题,包括 off-policy 学习、多步更新和资格迹...第 12 讲 深度强化学习 #1:Matteo Hessel 讲解了深度强化学习的实际要求和具体算法,以及如何使用自动微分(Jax)来实现。...Hado van Hasselt 博士毕业于世界顶尖公立研究型大学和百强名校乌得勒支大学,他的研究兴趣包括人工智能、机器学习、深度学习,并重点研究强化学习。...她的研究兴趣主要是强化学习机器学习、统计学习和通用人工智能(AGI),涵盖智能体学习、交互系统、多智能体系统、概率建模、表征学习等。

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