埃弗顿不仅力压曼联，排名甚至高于转会市场一掷千金的伦敦球队热刺，也成为球迷津津乐道的话题。 ? 埃弗顿的逆袭代表了足球界的新趋势：数据革命。 欧洲足球正在经历这样一场革命。...举几个简单的例子：篮球选手得分高不等于对球队贡献大，因为他可能为了追求得分而疯狂出手，导致球队进攻无法流畅运转；橄榄球四分卫被抄截率低也未必一定 就好，因为他可能为了避免被抄截而拖延出手时间，最终被对方防守组擒杀...在英超乃至于欧陆其他大联赛，大多数主教练都曾是出色的职业球员，他们自认为对这项运动有更深入的理解。哈利·雷德克纳普就是他们中的一员。...埃弗顿也许会是英超的运动家队。《金融时报》专栏作家西蒙·库珀曾指出，在过去10年里，埃弗顿是英超投入产出比最高最稳定的球队。...像巴塞罗那这样的成功球队，他们有能力让所有节点直接 的交流保持畅通，从理论上来说，任何其他球队也应该能够做到这一点。于是，数据分析理应能够破解巴萨的独门绝招，并成为其他球会效仿的指南书。
今天我们就从数据上出发，通过分析英超各个球队的数据，来看看哪些球队更具有冠军相，英超五强，谁人称雄。 ?...competition=8 首先可以在数据页面拿到英超各个球队的战绩，进球数和净胜球等信息 ?...英超球队进球数据 ? 首先先来看看各支球队在进球方面的数据，我选取了球队的进球和净胜球的数据 ?...曼城还是第一，他的锋线由阿奎罗、斯特拉，热苏斯等人组成，有冲击力，有速度，有技术，妥妥的英超第一锋线。...英超五强数据 ? 最后我们来看看英超五强的数据对比 ? 可以看到，曼城还是在各个方面都要强于其他四支球队，而利物浦也不遑多让，毕竟联赛八连胜就是最好的佐证。
AI足球教练登上Nature子刊，谷歌DeepMind与利物浦队合作三年打造： 如同AlphaGo颠覆围棋一样，改变了球队制定战术的方式。...对于合作对象选择了利物浦这回事，甚至有其它球队粉丝气不过。 猜测DeepMind创始人是不是有私心，用AI黑科技增强他自己最喜欢的球队，真的好不公平。...讲道理的话阿森纳才是主场离DeepMind总部最近的那一个（都在伦敦）。 AI吃透角球 TacticAI强在哪里？把角球这个机制给玩透了。...至于解决的如何，先来看几个数据。 首先，TacticAI能预测角球传中后，全场22个球员谁最有可能接到球，准确率高达78.2%，妥妥超过人类专家。 这样就能帮助发球队员选择应该将球传给谁了。...数据，收集自2020-2023年间英超比赛的7000多个角球。 三个核心技术：图神经网络+几何深度学习+条件变分自编码器。 首先，将每一场角球的状态表示为一个图（Graph）。
拉普拉斯妖虽然有其自身的局限性，但在宏观动力学中原则上仍是适用的。...赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。有经验的彩民常常通过观察不同博彩公司的初始赔率以及赔率的变化来决定自己的投注。...以英超联赛为例，结合深度神经网络的 Ensemble 方法对比赛结果的预测准确率有了明显的提高。...英超联赛有20支队伍，正常赛季有380场比赛。而一届杯赛的总场次是远远小于这个数量的。2016年扩军后，欧洲杯24支参赛队伍，共51场比赛；世界杯32支参赛队伍，共64场比赛。...本文介绍的足彩预测模型方法基于赔率和球队基本面特征，实现了对欧洲五大联赛比赛结果的预测，对英超联赛的预测准确率达到了54.55%。
拉普拉斯妖虽然有其自身的局限性，但在宏观动力学中原则上仍是适用的。...赔率从最初开出到比赛开始都有可能发生变化，当博彩公司获得更多的信息时，会依据球队动态和投注倾向做出一定的调整。有经验的彩民常常通过观察不同博彩公司的初始赔率以及赔率的变化来决定自己的投注。...以英超联赛为例，结合深度神经网络的Ensemble方法对比赛结果的预测准确率有了明显的提高。...不过杯赛相比联赛的预测难度更大，主要有以下两大原因： 1.比赛数量更少 英超联赛有20支队伍，正常赛季有380场比赛。而一届杯赛的总场次是远远小于这个数量的。...本文介绍的足彩预测模型方法基于赔率和球队基本面特征，实现了对欧洲五大联赛比赛结果的预测，对英超联赛的预测准确率达到了54.55%。
home_row,away_row均大于1说明数据成功爬取home_row <- nrow(home)away_row <- nrow(away) 数据分析： PART1：五大联赛比赛数据对比 首先我们通过几个维度对比五大联赛比赛的特点...通过以上指标我们发现英超的球队平均每场犯规次数远低于其他四大联赛，黄牌数量也较少，这与英超宽松的吹罚尺度有着密切的联系。...五大联赛中英超外籍球员出场占比，上场球员平均年龄两项指标均高于其他几大联赛。对此本公众号推测足协正是看到了“欧洲中国队”联赛的现状，所以制定出了“标新立异“的u23和外援新政。...关于五大联赛的分析暂时就到这里，后续大家关于这方面有更多分析的点可以留言进行交流 --------------------------------- 如果大家周围有对数据分析&数据挖掘感兴趣的朋友，麻烦在朋友圈帮忙转发一下...有好的文章也可以联系我与大家分享，如果有问题或者建议，可以直接在公众号或者文章下方留言。
来自英国的作者Alex Bleakley通过数据分析，针对这一现象进行了研究：他分析了2015-2016赛季的英超联赛数据，比较在前一个进球之后10分钟以内的进球数量与同一个联赛所有比赛中的相同10分钟时段的进球数量...，并得出了有趣的结论：尽管双方球队在发生进球后的5分钟内都比较难再次进球，但是在这之后的5分钟内，失球球队进球的可能性很高。...例如，在2015-2016赛季的英超联赛中，这些因子是： ? 类似地，我们通过观察球队进球/失球数占整个联赛的平均值的比例来计算一支球队的进攻实力因子和防御实力因子。...然而，如果把上图拆分为刚刚进球的球队和刚刚失球的球队，我们将会得到一些更有趣的结论。 ?...，但是在这之后的5分钟内，失球球队进球的可能性有了相对提升，进球球队则没有。
2)球队基本面 ? 球队基本面信息由比赛双方球队在球队实力、赛前状态、对战历史、场地效应、攻防能力这五个方面组成。我们把这主队客队在这五个方面的能力量化为17维的连续特征。...总的来说有以下几个结论： 1) 欧洲杯比赛中爆冷场次相对较少，仅有7% 2) 强弱明显的两队比赛，预测准确率较高，为74.46% 3) 预测错误的比赛主要有两种情况 Ø 一是爆冷的比赛，几乎无法预测正确...Ø 比分赔率相对较高（至少为4.0或5.0+），结果可能性多，获利空间大 基于我们的AI预测平台，我们对现在的欧洲杯、已结束的英超联赛进行了实际的投注测试 3.1 欧洲杯小组赛部分投注结果 ?...3.2 英超联赛部分投注结果 英超联赛我们也采用了投注的方式跟踪，可以供参考 ? 对已结束的英超联赛，我们对65场比赛进行了实盘的胜、平、负赛果投注操作。...比赛共有24支球队参赛，法国欧洲杯期间，总共在法国境内举办51场比赛角逐出冠军。
本节介绍如何使用Power Query获取新浪网新浪体育频道的新浪直播室网页中的足球排行榜数据，主要获取列表中的全部赛季的球队数据，赛事主要获取前5项数据（前5项赛事的数据结构是相同的），如图所示。...year=2013&lid=1 默认打开网页时网址中有一部分为“year=2013&lid=1”；当“选择日期”为“2015赛季”、“选择赛事”为“德甲”时，网址中的这部分变为“year=2015&lid...第1步：复制目标网页中的网址。...{2011 .. 2021}, each {_}, {"赛季"}), "赛事代码和赛事名称", each #table({"赛事代码", "赛事名称"}, { {1, "英超...=AVERAGEX ( '足球数据', DIVIDE ( '足球数据'[积分], '足球数据'[场数] ) )---------------------------------------排名TOP3球队
甚至，英超联赛的卫冕冠军利物浦开始与DeepMind联手，探索人工智能在足球界的应用。...对于足球队来说，人工智能帮助发现教练无法发现的模式; 对于DeepMind的研究人员来说，足球为他们提供了一个受限制但具有挑战性的环境，让他们在路上测试自己的算法。...「足球非常有趣，因为有很多agents在场，他们相互之间有竞争、有合作, 」Tuyls说。 ? 与国际象棋或围棋不同，在现实世界中进行的足球有其内在的不确定性。...这篇论文展示了如何通过训练一个模型来预测一支特定球队和球员在特定情况下球员的反应: 例如，如果你在对阵曼城的比赛中将一个长球打入右手通道，凯尔·沃克会朝特定方向跑，而约翰·斯通斯可能不会这么做，他会做出别的应对...研究人员还对过去几个赛季欧洲范围内进行的12000多次点球进行了分析，并根据他们的比赛风格将球员分类，然后使用这些信息预测他们最有可能被判罚犯规的地方以及他们是否可能得分。
换句话说就是：无教胜有教。 这个团队发表的研究表明，机器学习可以让计算机发现足球世界的真谛，而且想要让计算机学好，人类专家最好不要插手学习的过程。...幸运的是，加州理工与迪士尼有深入合作，这意味着Le的团队可以从ESPN获得大量的足球数据，然后基础这些数据设计一个机器学习系统。...“如果你是一个教练，就能问AI：在同样的情况下，另一个球队会如何应对”，Le说无论是整体战略，还是每个球员位置等细节，教练都能得到答案。 同样，这套AI可以用来分析自己球队，或者对手的策略。...中间的部分，是AI按照英超平均水平模仿出的防守走位(白色)，模型预测：失球概率为71.8%。而右边是基于曼城的数据，AI模仿出的防守走位，这次失球概率降为41.7%。...在量子位微信公众号(ID：QbitAI)对话界面，回复“足球AI”几个字，就可以得到。 △ 论文截图
知不足by深度模仿学习 以一场富勒姆对阵斯旺西的英超比赛为例，当时富勒姆(红色)正在发起进攻，斯旺西(蓝色)一方进行防守。在实际的比赛中，富勒姆将球打进斯旺西的球门。...这个过程用下面的动图可以更清晰的展示出来： 这个神经网络使用了英超100场比赛进行训练，每个球员都由LSTM建模，包括两个隐藏层，每层有512个神经元。这个算法还模拟了队友之间的交互。...首先是拿到丰富的足球数据，他们使用的数据包括有210个属性的数据集，高级的专家评级数据，包括球员的累积评分和基于比赛的评分。 其次是建立机器学习模型。...首先，与考虑整支球队表现的传统预测方式不同，Kickoff.ai选择了将球队中每一位球员的模拟数据相加得出总分，并最终比较两只球队总分的策略来预测赛果。...足球场也是一样，有预测2040年绿茵场上比赛的就将是机器人了~包括现在也有机器人的足球世界杯，没看过？
主持人给你展示出了，你一张英超的球队的列表，如下图： 这时聪明的或许一眼看出，“阿森纳”“纽卡斯尔联”是两个球队，那这段文章很可能描述的是一场比赛。...因此 我们可以计算出的信息量 I(“阿森纳VS纽卡斯尔联险败”) = 28.84bit 同理，引入“英超球队表”后，信息的范围返回进一步缩小，要么是阿森纳胜，要么纽卡斯尔联胜。...如图，系统1引入了“英超球队表”熵由28.84bit变成了1，神秘人给了明确答案以后，熵由1bit变成了0bit。这两个过程的熵是不断减少的，减少熵的值我们称为熵的增益，也称为互信息。...互信息用 I( X;Y )表示，X表示的是事件，Y表示引入的条件，公式为： I( X;Y ) = H(X)-H(X|Y) 因此系统1在受到“ 英超球队表”的条件影响，为了更好的套用公式，我们用...H( 系统1 | 英超球队表 )表示熵H2 ，用I( 系统1;英超球队表 )表示熵的增益： I(系统1;英超球队表) = H(系统1)-H(系统1|英超球队表)=28.84-1=27.84 同理
这种方法可以在几个小时之内快速“扫描”出最有效的营销方案。通过这项技术，我们基本可以实现让广告主喜出望外的精准广告投放效果。但问题是，这种产品真的能为广告业及阿里带来新的价值吗？...然后，再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充，有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。有人把数据比喻为电能，这个比喻很生动，但与电能不一样的是，数据是可以被重复使用的。...2016 年在英国伦敦召开的一场数据大会上，有人预测：英超联赛莱斯特城足球俱乐部的中场球员里亚德· 马赫雷斯（RiyadMahrez）将成为值得关注的球员。...结果，莱斯特城足球俱乐部2017 年1 月爆出超级大冷门，首次获得英超联赛冠军。表现神勇的马赫雷斯不但是最大功臣，更荣膺英超联赛最佳球员，即“足球先生”，成了第一位获此荣誉的非洲球员。...球队的班主、教练和星探等，都被这种量化管理震惊。他们难免开始担忧，在大数据领域落后了怎么办？那就等着被淘汰吧。
不过，2010年世界杯小组赛出局，2014年世界杯止步8强，法国队的战绩似乎对不起优秀球队的背景。...好在，近两年法国队终于找回感觉，格列茨曼、博格巴、欧洲金童姆巴佩、英超最佳球员坎特等妖星井喷，重夺昔日光环的势头明显。...阿根廷拥有煤球王、迪巴拉、伊瓜因等超级攻击手，本次世界杯还奢侈地抛弃新科意甲金靴伊卡尔迪，真可谓前场美如画，奈何头重脚轻，后防一直是球队的伤心处，导致本届世预赛上艰难晋级正赛圈，后续能走多远还要指望被少灌进几个球...2、英格兰队与美团大象、“头条云” 英超联赛汇聚了全球大批优秀球员以及大量球迷的目光，第一联赛当之无愧。遗憾的是，如此背景下的英格兰队战绩连差强人意都谈不上。...3、小而美的“后生” 在世界杯赛场和移动办公领域里，都存在着这样有一类选手，它们有某方面的独到实力，有梦想也足够形成一时的话题，但又注定走不远。它们是值得尊敬的存在。
抢占IP、疯狂赞助有风险，企业押注需谨慎 先说抢占体育赛事IP，自2015年开始，巨头们近乎疯了地把体育赛事IP作为自己的“猎物”。...先有万达收购马德里竞技足球俱乐部的20%股份、控股盈方体育，腾讯视频拿下5年NBA网络独播权，PPTV体育拿下西甲5年中国版权，后有乐视体育获得英超转播独家权益，体奥动力花80亿元巨资拿下中超5年版权，...再说说体育赛事赞助，首先目前来看体育赛事赞助营销正上演金字塔游戏规则，尤其是世界杯、奥运会、欧洲杯、英超、NBA、意甲、四大满贯网球赛等重磅IP，抢的人多付出的代价就大牺牲的企业更多。...事实上Toluna调查网在2012年伦敦奥运会期间也曾进行过类似的调查：美国消费者并不知道哪些品牌是奥运会赞助商。...有数据显示，2012年伦敦奥运会，伊利作为官方赞助商，在奥运品牌认知度上也被蒙牛追平，数千万投资收效甚微。
然后，再去探讨欠缺的部分有多少可以靠自己补充，有多少需要求助他人、与他人合作以实现补充。有人把数据比喻为电能，这个比喻很生动，但与电能不一样的是，数据是可以被重复使用的。...大数据背后的逻辑是数据积累越多越好，在过去两三年，很多企业都相信有了大量数据资源后，就能对企业的业务产生更大价值。...2016 年在英国伦敦召开的一场数据大会上，有人预测：英超联赛莱斯特城足球俱乐部的中场球员里亚德· 马赫雷斯（RiyadMahrez）将成为值得关注的球员。...结果，莱斯特城足球俱乐部2017 年1 月爆出超级大冷门，首次获得英超联赛冠军。表现神勇的马赫雷斯不但是最大功臣，更荣膺英超联赛最佳球员，即“足球先生”，成了第一位获此荣誉的非洲球员。...球队的班主、教练和星探等，都被这种量化管理震惊。他们难免开始担忧，在大数据领域落后了怎么办？那就等着被淘汰吧。
在上述背景之下，搜狐发起并主办 “2021搜狐校园算法大赛”，有针对性地设置30万条数据，总奖金池6.5万元。...{ "source": "英国伦敦，20/21赛季英超第20轮，托特纳姆热刺VS利物浦。热刺本赛季18轮联赛是9胜6平3负，目前积33分排名联赛第5位。...最终，本场比赛的比分为托特纳姆热刺1-3利", "target": " 北京时间1月29日凌晨4时，英超联赛第20轮迎来一场强强对话，热刺坐镇主场迎战利物浦。...双方首回合，热刺客场1-2被利物浦绝杀，赛后穆里尼奥称最好的球队输了，本轮热刺主场迎战利物浦，借着红军5轮不胜的低迷状态，能否成功复仇？...提升不是很明显） 数据清洗:划分置信区间，使用BCE_loss对伪标签进行训练 （效果不明显） 长度排序:计算文本长度后，进行排序，长度类似的文本尽可能的排在一起，同一个Batch时，padding计算有帮助
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