Стратегии ставок на теннис

В первой части обзора я рассмотрел основные термины и понятия в ставках на теннис и сделал обзор статистических моделей для прогнозирования теннисных матчей.Вторая часть посвящена собственно машинному обучению: алгоритмам, проблемам и кейсам.Машинное обучение с учителем решает задачу построения функции из набора помеченных обучающих примеров, где помеченный пример это пара, состоящая из вектора на входе и желаемого значения на выходе.В контексте тенниса историческая статистика матчей может использоваться для формирования выборки обучающих примеров.Для отдельного матча входной вектор может содержать различные признаки матча и игроков, а выходным значением будет исход матча.

алгоритм ставок теннис

Стратегии ставок на теннис - UTmagazine

Отбор релевантных признаков – это одна из основных проблем построения эффективного алгоритма машинного обучения.С точки зрения существующих алгоритмов, прогнозирование тенниса можно рассмотреть с двух сторон: Несмотря на свое название, логистическая регрессия это по сути алгоритм классификации.Главными в алгоритме являются свойства логистической функции.Логистическая функция σ(t) определяется как: Как видно на рисунке ниже, логистическая функция отображает вещественные входные значения в диапазоне от –∞ до ∞ и от 0 до 1, позволяя интерпретировать выходы как вероятности.Логистическая функция σ(t) Модель логистической регрессии для прогнозирования матчей состоит из вектора n признаков матча x = (x).

алгоритм ставок теннис

Лучшие стратегии и система ставок на спорт футбол, теннис

Для прогнозирования с помощью модели сначала проецируем точку в нашем n-размерном пространстве признаков на вещественное число: Теперь можно преобразовать z в значение в приемлемом диапазоне вероятностей (от 0 до 1) с помощью логистической функции, определенной выше: Обучение модели состоит из оптимизации параметров β, так чтобы модель давала наилучшее воспроизведение исходов матчей для обучающей выборки.Это осуществляется путем минимизации функции логистических потерь (уравнение ниже), которая дает меру погрешности модели при прогнозировании исходов матчей, использовавшихся для обучения.где N – количество матчей в выборке p– реальный исход матча i (0 – поражение, 1 — победа) Рисунок ниже показывает логистические потери, возникающие из-за одного матча для различных прогнозируемых вероятностей, при условии, что матч завершился победой предсказанного игрока.Любое отклонение от самого точного предсказания p = 1,0 штрафуется.