賽前分析 分析 足球資訊 香港賽馬會

针对杯赛，如欧洲杯、美洲杯、世界杯等的预测方法类似，但面临的数据问题有些许的不同，该问题将在本节最后部分做简单的讨论。 基于进球数预测的方法[1]把比赛结果的预测转化为利用泊松分布模型估计对战双方的攻防能力，进而通过进球数预测比赛最终的结果。 国内的数据提供商一般都会根据国内用户的使用习惯进行汇总、整合、处理，深入研究并进行本土化处理以及革新。 雷速体育、同道伟业、创冰数据同样都已在体育领域占有一定的市场份额，服务形式大同小异。

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对于足球比赛来说，对战双方实力越为接近，比赛结果的偶然性则越大，想要准确地预测比赛结果也就越为困难。 现有比赛数据从2010年7月27日开始累积，其中包含了五个完整的赛季以及2015年的赛季数据。 以英超联赛为例，我们从前五个赛季中各随机选择55场比赛以及最新赛季的90场比赛，共365场组成测试集合，其余数据作为训练集合。 比赛数据中存在一些强弱对抗且爆冷的比赛，我们认为这样的数据为奇异的样本在训练过程中进行了剔除，得到1339场的训练集合。

由于 SkillCorner 本身并不是事件数据提供商，因此，必要时，使用这些数据需要将其和其他提供商的事件数据进行时间对齐。 机器学习在足球数据分析中的应用可以根据其探索的问题进行分类，例如阵型识别、战术模式识别、球员表现评估、战术策略优化等等，从第三篇文章开始将分专题介绍这些方面的工作。 随着近20年AI技术的蓬勃发展，大力推动了量化交易的自动化、数据化和智能化发展。 但量化交易作为一个涉及到多领域、大量数理知识、金融知识以及系统工程的问题，在实际运用中更为复杂，相比理论假设有更多的非理性因素和消息不透明等情况，还涉及到交易策略等股票实操问题。 量化交易的完整讲述甚至只是简单介绍都值得另开一篇拙文，这里只是抛砖引玉，对前文足彩预测中的方法简单扩展。

数据分析是片面的统计学，而一个成功的人工智能模组，更像是一个智商超过200的天才根据数据进行分析，所以结果亦更为精准。 事件数据详细描述了一场球赛中的每一次球处理的详细信息，比如传球、射门、盘带、争顶等，每次事件包含了时间、球员、球场坐标等，以及其他详细信息。 事件数据是由数据提供商从比赛录像中人工提取，一般来说一场比赛会包含数千个事件。 然而，想要获取场上所有球员的追踪数据需要在场馆内装配相应的硬件设施，并非每一场比赛都有条件得到这类数据。 退而求其次，我们可以只关注直播镜头中可见的球员位置，这就衍生出了 直播镜头追踪数据（broadcast tracking data）。 这类数据的提供商有 SkillCorner、Sportlogiq 等。

2.现有的投注策略受限于预测概率区间，投注场次与总场次之比还不够高，如英超为20%，而法甲由于准确率较低的缘故，投注比例只有7%。 实际足彩中有多种彩种玩法，如竞彩足球中就包括胜平负游戏、比分游戏、总进球游戏、半全场胜平负游戏、过关组合玩法等等。 那基于前面得到的足彩预测系统，能不能对我们的足彩投注有所指导。

她高中虽然踢足球，但学业成绩并不差，她当时的香港会考成绩获得2A、1B累积。 她考进香港中文大学，主修读地理及资源管理学系并在2010年毕业，然后继续在中文大学医学院里深造，取得运动医学及健康科学理学硕士。 对于每个足球迷来说，这是直观的，在主场比赛的球队总是有优势，但我很惊讶地看到这是真的。 一些联赛有近50% 的主场胜利概率和25% 的主场平局概率 – 即是主场只有25%的概率会败。 下图描述了对于布鲁日和色格拉布鲁日（Cercle Brugge）两队最优策略与原始策略的差异。 例如，该算法认为，布鲁日应当在边路更多回传重新组织进攻，或者直接尝试射门，而在中路偏两侧的区域减少回传，直接向前发展或者射门，在中路则更多向前或向两侧发展，减少射门尝试。

下面我们先来看下现有的特征在随机森林模型下对目标值的作用权重。 从球迷的角度来看，相比其他四大联赛法甲联赛本身竞争力较低，球员中以非洲为代表的第三世界外援比例高，比赛战术性和纪律性都较弱，比赛常常依靠明星球员的个人表现。 香农理论证明了熵与信息内容的不确定程度有等价关系，也就是物体的信息熵越大，混沌程度越高，其信息的不确定性就越大。

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但可惜，上至北京、下至香港，都異口同聲的唱好「完善管治、由治及興、香港復常」，這是北京的政治底線，也是香港特首要遵守的口徑。 於是官民之間出現巨大鴻溝﹕民間明明知道沒有甚麼復常也沒有甚麼由治及興，官方打腫臉充胖子一口咬定香港更美好。 在民間反對力量被完全鏟除的情況下，有甚麼辦法可以對抗官方的謊言口徑？