原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

前言 双色球是中国福利彩票的一种玩法. 红球一共6组,每组从1-33中抽取一个,六个互相不重复.然后蓝球是从1-16中抽取一个数字,这整个组成的双色球 python从零基础入门到实战 今天,我们就用Python来统计一下各号码的中奖概率,并可视化展示.我本人,也会买概率最大的几个号码试试,中奖的话,我就删号,并开始朴实无华有钱人的生活!!! 先是数据的来源,采集双色球往期中奖数据 发送求情 import requests # 数据请求 # 发送请求的url地址 url = 'http://www

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

前提准备:利用sql筛选出每个球出现概率最高的前5个数 原理:先爬出所有的历史数据,然后模拟摇奖机出球的机制并大量模拟计算,直到出现列表中的某一个数后即停 注意事项:由于计算过程数据量很大,需要加入内存释放的操作 成果:目前博主最好记录是中了3红1蓝,适合学习交流使用,信则有 #coding=utf-8 import random import time import gc import datetime from collections import Counter try: dt = dat

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

本博客所有文章分类的总目录链接:本博客博文总目录-实时更新 1.彩票数据分析与预测 6.智彩足球技术研究团队成员介绍 5.关于组建“智彩足球技术研究团队”的说明 4.为什么选择玩足球彩票以及玩彩票的心态?  3.[原创]C#玩高频数字彩快3的一点体会 2.彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码]  1.白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用和C#实现[附资料]  2.C#搭建足球赛事资料库与预测平台目录 1.C#搭建足球赛事资料库与预测平台(1) 基本介绍 2.C#搭建

昨晚由于时间的原因只写了一部分内容,今天将这一部分内容补充完毕,多谢各位园友的支持. 这是用C#开发的双色球走势图(一)新的园友可以看昨晚写的内容,以免脱节.首先回复园友的评论,有说好的有说不好的,本人不管你说好还是不好,根本不影响个人写这篇博客,写这篇博客主要目的还是与大家交流技术,仅供交流和学习,本人花在这上面的时间的大楷也就是一个星期的晚上时间(星期一到星期五晚上)和周末(周六周日)的时间而已,并没有花费更多的时间:关于公布源码的问题,本人会在稍后公布,由于现在我的源码集成在我的一个项目里

<Trip destination prediction based on multi-day GPS data>是一篇在2019年,由吉林交通大学团队发表在elsevier期刊上的一篇论文.在论文中,他们基于GPS数据,使用不同的方法建立了多个预测目的地的模型,进行对比试验,最终提高了正确率,取得了很好的效果. 0. 概括 基于8周.10人的GPS数据,在隐式马尔可夫模型和习惯预测模型的基础上,作者建立了一个可以预测出行目的地的模型,该模型大大提高了预测的精度.最重要的他们发现,人们出行关于

首先声明,赌博一定不是什么好事,也完全没有意义,不要指望用彩票发财.之所以写这个,其实是用来练手的,可以参考这个来预测一些其他的东西,意在抛砖引玉. 啰嗦完了,马上开始,先上伪代码 打开网址 读取内容内容解析 根据源码得到需爬取内容 1.开奖日期:2018年8月26日 2.红球 <li class="ball_red">03</li> <li class="ball_red">07</li> <li class=

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摘自:http://blog.csdn.net/baskbeast/article/details/51218777 可以看 <统计学习方法>里的介绍 举一个日常生活中的例子,我们希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况.一种办法就是假设这个模型的每个状态都只依赖于前一个的状态,即马尔科夫假设,这个假设可以极大简化这个问题.当然,这个例子也是有些不合实际的.但是,这样一个简化的系统可以有利于我们的分析,所以我们通常接受这样的假设,因为我们知道这样的系统能让我们获得一些有用的信息,尽管不是十分准

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IJCAI-17 口碑商家客流量预测               第 1 赛季截止日期        2017/03/14 赛制介绍 重要时间2月8日 08:00: 评测启动3月7日 10:00: 报名截止&队伍融合截止3月8日16:00: 更新评测集3月14日 16:00: 最后一次评测触发  & 比赛结束3月19日 23:59: 代码 & 解题思路提交截止3月24日 10:00: 获胜队伍公布 参赛对象面向全社会开放,高等院校.科研单位.互联网企业等人员均可报名参赛.注:大赛主

0. 引言 在这篇文章中,笔者希望和大家讨论一个话题,即未来趋势是否可以被精确或概率性地预测. 对笔者所在的网络安全领域来说,由于网络攻击和网络入侵常常变现出随机性.非线性性的特征,因此纯粹的未来预测是非常困难的.笔者希望通过对2019Nconv疫情的趋势预测问题的研究,搞清楚一个问题,即舆情的数据是否可以预测?如何预测? 同时我们将[疫情预测]和[网络安全的趋势预测]进行横向对比,阐述网络安全领域态势预测的主要技术挑战. 1. 我们为什么需要态势预测 在日益复杂的网络环境和动态变化的攻防场景下

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

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2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 334  Solved: 154[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A

由于本人是个足球迷,前段日子Google利用自己云平台预测世界杯八进四的比赛并取得了75%的正确率的事情让我振动不小.虽然这些年一直听说大数据的预测和看趋势能力如何如何强大,但这次的感受更加震撼,因为世界杯是很多人都在关注并尝试去预测的比赛,Google云平台在这个时候站出来预测比赛无疑很让人充满期待. 当然有件事情必须要讲的是,世界杯从来都是冷门出现在小组赛最多,而进入淘汰赛之后就越来越少,所以Google在八进四才开始预测无疑是件很讨巧的做法.不过不管怎么说,靠大数据预测小概率事件本来就非常

本实例展示怎样使用cross_val_predict来可视化预测错误: # coding:utf-8 from pylab import * from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_bos

%% [Input]:s_train(输入样本数据,行数为样本数,列为维数):s_group(训练样本类别):s_sample(待判别数据)%% [Output]:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index )switch index case 1%Classify %[s_train,~]=mapminmax(s_train);%标准化处理 %[s_sample,~]=mapminmax(s_sample