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世界盃剛開始,人工智能就預測出了冠軍!(ZT) 2018-06-20 07:09:56







2018年俄羅斯世界盃正在火熱進行中,隨着各路豪強紛紛登場,比賽的氣氛也逐漸達到高潮。如果說足球比賽是一道大菜,那賽前的預測就像開胃小菜,世界盃如果缺少了各方預測,比賽氛圍也會寡淡許多。在足球預測圈,球王貝利、“章魚哥”保羅與“烏賊劉”劉語熙堪稱預言三劍客,給人留下深刻印象。


隨着科技進步,人工智能正越來越多地被用在比賽結果預測上,不僅是結果,球隊組成、戰術選擇和球員訓練都已經開始見到機器學習的身影。對於球迷和觀眾而言,人工智能也將展開一種全新的參與體育賽事的體驗。


高盛機器學習預測巴西奪冠


肯尼亞的投資銀行Genghis Capital Investment Bank的投資銀行分析師Gerald Muriuki,日前在Medium上公布了他使用機器學習預測FIFA 2018的結果——巴西將贏得冠軍。


高盛的人工智能算法吸收了各個球隊的球員特點、個人數據和最近的表現,利用4個機器學習模型將這些數據與2005年以來的世界盃和歐洲杯比賽得分進行對比。

然後,他們還對世界盃進行了100萬次模擬,最終預測了比賽結果。公眾號後台回覆:“高盛”,獲取本文預測報告。


當然,不可能把所有可能產生影響的變量都計算在內——這一點已經在2014年明確體現出來。高盛當時預計巴西將會最終奪冠,還有一些預測給出了不同結果,但卻沒有幾個預測到巴西在半決賽中慘敗德國。


這是他的模型預測最初幾場比賽的結果:俄羅斯vs沙特,俄羅斯勝利;烏拉圭vs埃及,烏拉圭勝利;伊朗vs摩洛哥,平局。


16強的結果是這樣的:



四分之一決賽將在葡萄牙vs巴西,以及德國vs阿根廷之間展開。



最終巴西vs德國,巴西獲勝。



“我們使用尖端方法認真考慮了比賽的隨機性,並考慮了很多信息。”高盛在今年的預測報告中說,“但預測仍然存在極高的不確定性,即便使用最先進的統計技術也不例外,因為足球是無法預測的比賽。當然,這也正是世界盃的魅力所在。”  高盛在之前幾屆世界盃中都做過預測,結果卻不盡人意,這一次他能否一雪前恥?7月15日一起見證。  

                       

人工智能:Python實現(影印版)

作者:普拉提克`喬希

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微軟專家預測巴西獲勝,阿根廷第二


高盛的預測結果跟微軟的AI和數據科學專家Sorin Peste的預測結果一致。微軟的AI和數據科學專家Sorin Peste的預測過程則更加完善。在數據的選擇上,除了歷年世界盃結果,Peste還使用了歐洲杯、奧運會等大型比賽的數據,以及這些比賽的勝率分布。




此外,Peste還考慮了比賽的地址,也即是在主場、客場還是在雙方都無關的中立場所,以及比賽是否“friendly”,在踢friendly比賽時,目的不是為了贏球,而是為了觀察對手的球員和策略。


在模型的選擇上,Peste用的是隨機森林(深度500),一種根據呈現給它的特徵生成多個決策樹的算法,並且每個單獨的樹對每個新輸入向量的結果“投票”。隨機森林的速度快,相當準確,可以對泛化誤差進行無偏估計,因此不需要交叉驗證。


下圖展示了迭代1000次後的結果,巴西獲勝,阿根廷第二。


實際上,預測世界盃冠軍是一個典型的機器學習問題,你首先預測每場比賽的獲勝者,接着再預測小組賽、半決賽和決賽的冠軍。在這個過程中,你需要進行數據整合、特徵建模和結果預測。因此,很多機器學習或數據科學家,都做過類似的項目。


Muriuki和Peste兩個人都是根據足球比賽的歷史數據,建立機器學習模型,模擬比賽,並預測這些比賽的結果。


俄羅斯大學生預測德國奪冠


日前,俄羅斯彼爾姆國立研究大學宣布,該校學生製造出的人工智能預測本屆世界盃的冠軍是德國隊。


該預測系統是該校物理系大四學生維克·扎科派洛多搭建的神經網絡。扎科派洛根據 2006 年、2010 年和 2014 年的比賽數據,提煉分析出了幾條對結果影響最重要的因素,然後將數據輸入網絡,來預測本次世界盃的結果。


也就是說,AI 甚至不認為俄羅斯隊能夠在小組賽中出線。作為一款俄羅斯AI,可以說是相當耿直了。

KDnuggets大數據預測德國奪冠


當然,除了機器學習,還有更多預測是使用大數據方法。KDnuggets上一位狂熱球迷用統計的方法,預測德國隊會奪冠。他的操作步驟如下:


收集信息:


國際足聯世界排名:這是所有211支國家足球隊的排名系統。使用積分系統,積分是基於所有FIFA認可的國際比賽的結果。然而,這並不是最好的系統,而且有很多缺點。


Elo評級:該系統最初是為國際象棋聯合會FIDE開發的,目的是給棋手打分。它的複雜矩陣根據比賽的類型分配點數,並考慮到雙方的淨勝球差異。它和國際足聯的主要不同之處在於,它也統計了友誼賽的數量。


TransferMarkt team value:這個總部位於德國的網站提供了關於足球各個方面的信息,包括每個知名球員的估計市值。他們列出了參與國的名單和他們的團隊價值。


投注賠率:使用投注比較網站OddsChecker,採用每個國家最慷慨的賠率。


TransferMarkt的數字是歐元,而FIFA和Elo有他們自己的評級系統,投注賠率是分數。作者將每一個系統都標準化,使它們具有可比性。在統計中,標準分數(也稱為z分數/值,正常分數或標準化值)是數值與平均值不同的標準偏差數。


2018年世界盃,四個流行的預測來源

KDnuggets預測的z分數


如果KDnuggets的預測是正確的,那麼世界盃小組賽的結果會是下面這樣的:



研究結果引出了一些有趣的結論:


  • 德國排名第一,但僅略高於巴西。緊隨其後的是西班牙和法國。


  • Elo排名系統和投注幾率看起來最相似,都列出了相同的前五名(上面提到的四個球隊和阿根廷)。


  • 在整個體系中有一些鮮明的對比,其中最引人注目的是秘魯在國際足聯(FIFA)和Elo排名中z分數都排在第10位,而在TrasferMarkt的球隊價值排名卻在第30位。



瀏覽(1659) (1) 評論(3)
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文章評論
作者:馬甲 回復 絲絲 留言時間:2018-06-20 19:51:38

如果沒有超自然,那麼就沒有真正的預言,因為所有的自然預言都只是猜測而不是預言:人們無法預知意外。比如,某個球隊被收買了,等等。帶着AI的光環,那就是老子所說的道之華,但實際上並沒有光環顯示的那麼厲害,這就是他所說的愚之始。

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作者:絲絲 回復 馬甲 留言時間:2018-06-20 08:46:52

什麼能算作超自然?你的意思就是用猜就已經知道結果的力量?如果有這種超自然存在,足球的輸贏和踢球的水平無關,一切都是超自然決定的?這就陷入悖論了,中國足球無論什麼力量也沒有辦法讓它贏!

預言,關鍵是它做的提前量的判斷, 判斷準確性主要看結果,無論用什麼方法,如果它的判斷最後結果證明是對的,那就是它預言對了,就這麼簡單麼?

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作者:馬甲 留言時間:2018-06-20 07:52:19

真正的預言只能是超自然的。

對於這種用軟件進行的科技預言也就是自然預言,老子在兩千多年前倒是有過一個“預言”:前識者,道之華,愚之始也“

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