足球投注分析
训练方法主要分为两大步骤： 为了解决多层神经网络在训练过程中存在的问题，Hinton提出了另一种训练方法，无监督逐层训练greedy layer-wise training。 3.要求训练数据为有标签的数据。 2.训练数据不足时，容易过拟合。 对于足球比赛而言，普通球迷与专业足球分析师观察的点可能完全不一样。 特征是机器学习系统的原材料，对模型最终的效果影响是最大的。
注：本文为技术分享，请大家以娱乐心态参与，快乐购彩、理性投注。 在欣赏绿茵场上激情对抗的同时，体验数据和机器学习的无穷魅力。 有效特征的进一步挖掘是接下来重要的工作之一。
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。 球队基本面信息特征可以通过对历史联赛积分排名以及球队参赛信息统计得到，共17维球队特征。 这里以欧洲五大联赛的预测为示例，下面我们针对欧洲五大联赛进行数据折挖掘和准备。
从下面的测试集合收益回测对比实验可以看到，结合LSTM的深度神经网络模型具有更高的预测准确率，超额收益Alpha和交易收益率也显著提高。 1/precise为预测比赛准确率的倒数 对于我们现有表现最好的模型（NN+SVM）来说，在英超训练集（1339场）和测试集（365场）中，预测结果如下： 这里，我们可以假设比赛双方的进球数符合泊松分布（这是很强、很朴素的假设），仅对其中的lambda参数进行建模，得到最终比赛的最大概率进球比分。 如此，我们可以利用深度学习网络的隐层输出作为新的输入特征，结合其他的非线性统计模型训练得到最后的输出结果。
4.增加对比赛其他结果的预测，如进球数，强弱队比赛爆冷概率等等。 1.数据样本仍然需要进一步积累，进一步扩充比赛数据样本，增加中超联赛以及欧冠、亚冠等杯赛数据； 基于本文提出的足彩预测模型，可以根据预测概率值实行有效的足彩单场胜平负竞猜和比分预测。
PS：下表为2016年欧洲杯和2018年世界杯的赛果预测和比分预测情况（可以看到预测准确率波动特别大） 经过数据统计我们发现，大多数比赛的单场进球数小于或等于4，如欧洲杯中97%的场次进球数小于5。 多分类方法则是把比分预测看作是一个多分类问题。 结合上面对法甲联赛的分析，杯赛相当于一个混沌程度更高的“联赛”，预测的结果具有更大的随机性。 综上所述，杯赛的预测相对联赛来说更难。
但是当前版本的预测系统还存在着许多不足的地方： 大刘在《三体》后记中写道“在体育场的最后一排看足球，球员本身的复杂技术动作已经被距离隐去，球场上出现的只是由二十三个点和一个特殊的点足球构成的不断变化的矩阵。 4.利用深度学习网络的embedding信息提取 信号和特征维度众多，关键在于：一是如何挖掘更多具有股票相关性的信号；二是相关性量化和特征分析。 从最基本的开盘价收盘价，到股票技术性指标，如MACD，KDJ等，再到股票基本面信息的抽象。
这使得杯赛相关数据的总量都远小于联赛。 英超联赛有20支队伍，正常赛季有380场比赛。 不过杯赛相比联赛的预测难度更大，主要有以下两大原因： 利用深度神经网络的多重非线性变换，我们便可得到输入数据特征的另一种更加有效的表示，实现了对足彩数据特征的有效学习。 1.逐层训练构建神经元，使得每一层网络的输入和输出所蕴含的信息差别最小。
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