如何在Python中绘制对数尺度上的赔率比 - 腾讯云开发者社区

然而，在不确定性情况下，概率已成为不确定性推理的最佳方法，几乎所有当前的AI应用都至少在一定程度上基于概率。 ?...注：为什么我们使用赔率而不是百分比四分之三当然与75％相同（数学家倾向于使用0.75这样的分数而不是百分比）。我们发现，人们在处理分数和百分比时比处理自然频率或者说赔率更容易产生混淆和错误。...对于大于1的赔率，如5：1，很容易记住，因为概率不可能大于1（或大于100％），但是对于小于1的概率如1：5，就很容易混淆。下面的练习将进一步说明赔率和概率之间的对应关系。...练习9：赔率如上所述，赔率3：1等于概率的0.75（或百分比75％）。一般来说，如果赞成事件的赔率是x：y，则事件的概率等于x /（x + y）。...你的任务：对于前三题1-3，从赔率转换为整数的比值; 例如从1：1到1/2。对于后三题4-6，将概率转换为百分比（例如4.2％）。以百分比形式给出答案，取一位小数，例如12.2％。

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简单的统计学：如何用Python计算扑克概率

介绍在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...现在假设对方手牌的范围来计算我的赔率。...我决定保持10和K或更好的牌，因为有所谓的隐含赔率。隐含赔率是对您打出的一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对方可能会等待中奖（他可能刚刚中了？）。...这是另一个称为底池赔率的概念。底池赔率是指相对于底池大小进行下注的价格。总而言之，如果我赢得底池的概率大于底池限注价格和底池大小之间的比率，我应该跟注。...讨论和结论在本文中，我展示了如何表示基本的扑克元素（例如手牌和组合），以及如何在讲述威尼斯人夜晚的故事的同时，假设Python中的随机手牌和范围来计算扑克赔率。

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程序员的欧洲杯：用大数据预测胜率，比踢球还刺激

SVM 模型对比赛胜、平、负预测结果的预测的混淆矩阵如下：根据英超联赛的预测结果来看，SVM 模型的预测准确率比 LR 模型的预测准确率提高了13.05%，我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现...其中最后17维特征为球队基本面特征，其余的为赔率特征。在随机森林模型下，球队基本面特征普遍的作用权重偏低，对目标结果的影响有限，特征作用更大的主要存在于赔率特征向量中。...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。...1.挖掘有效的相关信号除了常见的公开股票信息，如何挖掘到更多有效的相关信号，将很大程度上决定预测效果的好坏。如事件驱动、社交媒体热点等等。...如赔率变化值，对战阵形、球员疲劳程度、比赛重要度，球队重大新闻等等，进一步挖掘和分析对比赛有影响的因子。

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德州赔率怎么算？我用Python来搞定

编译：1+1=6 1 介绍在今天的推文中，公众号将向大家展示如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手牌”和“组合牌”（Hands、Combos），以及如何计算扑克赔率，即在无限注德州扑克中获胜...现在假设对手的区间来计算我们的赔率。...由于所谓的隐含赔率，我们决定保留Ace 10或更好和King Jack或更好的组合。隐含赔率是对如果你打出一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对手可能希望打一场平局。...让我们计算更新后的赔率。...这是另一个称为底池赔率（Pot Odds）的概念。你可能会经常听大家常说到。跟注的成败比是3:1，遭遇对手1.5:1的全下，Pot Odds 在德州扑克里都是以比例的形式出现。

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世界杯竞猜，怎么选会赚

所以嘛，预测这种事情，虽不靠谱，也总归能蒙对几个的。 ---- 这届世界杯有个现象，就是大家谈论比赛的同时，也在不停地谈论着自己押了哪个队。直播弹幕和赛后评论中，“上天台”的调侃也成了高频词汇。...买的时候有以下几种选边策略：热门：只买赔率最低的结果冷门：只买赔率最高的结果非热门：买赔率较高的两种结果非热门：买赔率较低的两种结果中间：买赔率中间的结果假设我们手里初始有 10000 元，...按赔率下注每场下注额 = 3000 / 赔率。 ?...，投概率比较高热门队金额大，投概率低回报高的冷门队金额小，一定程度上降低了波动，增加了稳定性，相比前一种有较多时间是盈利的。...土豪式搏冷上两种的结合：只在赔率大于 7 的时候下注，输了多少，就下注多少（1000 以上）；否则就只下注 1000。 ?

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用大数据技术预测足球胜率

SVM模型对比赛胜、平、负预测结果的预测的混淆矩阵如下：根据英超联赛的预测结果来看，SVM模型的预测准确率比LR模型的预测准确率提高了13.05%，我们猜测非线性模型在足球比赛结果的预测上具有更好的表现...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。...一、信号挖掘相比足球预测的数据信息，股票相关的信号众多，不管是从数量上，还是特征维度上都是爆炸式的增长。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。...1.挖掘有效的相关信号除了常见的公开股票信息，如何挖掘到更多有效的相关信号，将很大程度上决定预测效果的好坏。如事件驱动、社交媒体热点等等。...如赔率变化值，对战阵形、球员疲劳程度、比赛重要度，球队重大新闻等等，进一步挖掘和分析对比赛有影响的因子。

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斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第五章到第九章

其次，我们可以取平方误差值的平均值，这被称为均方误差（MSE）。然而，由于我们在平均值之前对值进行了平方，它们与原始数据不在同一尺度上；它们是在厘米^2 。...6.9 赔率和赔率比上一节的结果显示，基于阳性 PSA 测试结果，个体患癌症的可能性仍然相当低，尽管比我们知道测试结果之前大两倍。...我们还可以使用赔率来比较不同的概率，通过计算所谓的赔率比 - 这正是它的名字。例如，假设我们想知道阳性测试如何增加个体患癌症的赔率。...，后验赔率是使用后验概率计算的： \text{赔率比} = \frac{\text{后验赔率}}{\text{先验赔率}} = \frac{0.16}{0.061} = 2.62 这告诉我们，给出阳性检测结果...例如，如果你认为美国在 2040 年前登月的概率是 0.1（即 9 比 1 的赔率），那意味着如果事件发生，你应该愿意接受任何超过 9 比 1 赔率的赌注。

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世界杯足彩怎么买划算？机器学习AI告诉你答案(含预测)

赌场中著名的输后加倍下注系统（Martingale）便是利用此心态的实例：赌徒第一次下注1元，如输了则下注2元，再输则变成4元，如此类推，直到赢出为止。...买足彩如何获利的呢？根据之前的赔率知识，当计算出我们获胜的胜率，再结合足彩给出的赔率，我们认为获胜时候EV为正，那么就可以下注。而不是说看赔率高就无脑以小博大，那样还是在赌博。...实际预算的时候是先有胜负概率再出赔率的，博彩公司根据各种因素指标，计算出了主队胜率，然后主队的赔率就有了： W = 返还率/胜率。平和负的计算方法也是类似。我们如何获胜呢？...总共44场比赛，我们使用Logistic回归+Sigmoid函数分类方式处理（详情请阅读参考文献《机器学习实战》），训练算法为改进的随机梯度上升算法: from numpy import * def sigmoid...然后看足彩给的赔率是否合适，如果胜率> 1/赔率，则适合下注，是个正EV的游戏。

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我们研究了853场世界杯比赛，发现了这几条稳赔不赚的竞猜攻略

剩下那33.4%的人，总是在问数据叔，你一个搞大数据的，能不能用Python爬出点内幕？能不能用机器学习预测一下比赛结果？能不能用数学模型算出一个稳赚不赔的博彩攻略？...以上过程中，3人下注的总金额60元全部用于返奖，我们再引入返奖率的概念，此时的返奖率为100%。...通过简单的数学运算不难发现，赔率与返奖率有这样的关系： 1/主队获胜赔率+1/战平赔率+1/客队获胜赔率=1/返奖率但现实中的返奖率不太可能是100%。...上述关于赔率的介绍中，有一个bug，相信你已经发现了，那就是：彩票发行者得先发起竞猜，然后才有彩民投注。...毕竟，没有任何依据可以表明，本届世界杯其余的比赛中不会再出现3比3甚至4比4这样的怪异比分。但数据叔不相信运气，只相信数据。

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Basemap工具函数(1)

location 表示 color scale 将被绘制的位置。可以是 top，bottom，left，right。 size 以parent axis百分比的形式设置 colorbar 的宽度。...pad 同样以 parent axis 百分比的形式设置 colorbar 和 axes 之间的间隔。...pcolormesh 和 contour 场 4）随机设置 tick 以展示如何改变 tick 查看 hexbin 示例可以得到如何设置对数刻度的信息。...此例中展示了这两种类型 units 表示比例尺中使用的单位。默认是 km fontsize 可以改变比例尺上单位的大小 fontcolor 设置比例尺上单位的颜色 yoffset 控制比例尺的高度。...译注：由下图可以看出，cyl投影不支持设置比例尺。（python 2.7 ，basemap 1.0.7） ? gcpoints 沿着给定两个坐标点的线计算 n 个点。

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赫尔辛基大学AI基础教程：朴素贝叶斯分类（3.3节）

这两个类的单词发行版最好是根据包含一些垃圾邮件消息和合法邮件消息的实际训练数据进行估计。最简单的方法是计算每个单词，如abacus，acacia，…，zurg出现在数据中的次数，并将数字除以总词数。...一旦我们有了先验概率和估计的似然比，我们就可以应用贝叶斯规则了，这是我们在医学诊断案例中已经实践过的例子。推理过程与之前一样：我们通过将垃圾邮件的概率乘以似然比来更新垃圾邮件的赔率。...你的任务：使用上面的表格计算给出这个词的垃圾邮件的后验概率。请记住，赔率与概率不一样，概率我们通常会表示为一个百分比。以x.x的形式给出答案。为了处理消息中的其他单词，我们可以使用完全相同的步骤。...你应该再次从先验赔率1：1开始，然后将这些赔率重复乘以四个单词中每一个的似然比。上面列出了似然比可以供你参考。您的任务：将结果表示为后验赔率，不对结果进行四舍五入。...使用你的直觉而不应用贝叶斯定理，并记录下来，你认为在阳性检查结果之后，她实际患乳腺癌的几率是多少。然后，使用贝叶斯定理计算患乳腺癌的后验概率。首先计算先验赔率，然后乘以似然比。

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世界杯押注还得看技术流，这个预测AI把赔率也算上了

在此基础上，更为重要的一个概念是价值回报率，该指标则是综合考虑了赔率和结果概率，对于每场比赛的胜负平等结果，都是其对应赔率和预测概率的乘积。...价值回报率可以认为是赔率的可套利空间，或者说是赔率的期望回报值。...△ 图：基于深度神经网络的比赛预测当前猜猜科技的深度学习模型通过对过去两万多场比赛的训练，利用百余维特征，包括球队的基本面（射门数、抢断数、助攻数、控球率等等），几十个渠道（欧赔、亚赔等）的赔率信息，...搜索的空间是根据赔率，预测的概率，价值回报率以及不同的预测模型等组合而成，如何在百万计的投资组合中进行最优搜索，成为核心问题。 ?...重点设计并优化算法的初始条件、选择运算、交叉运算以及变异运算的关键步骤，并且将启发式的裁剪策略运用在遗传算子中，最大限度优化搜索的空间和时间消耗，最终获得最高投资回报比的投资组合参数。 ?

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超强，必会的机器学习评估指标

学习何时使用每个指标、优点和缺点以及如何在 Python 中实现它们。1 分类指标1.1 分类结果在深入研究分类指标之前，我们必须了解以下概念：真正例 (TP)：模型正确预测正类的情况。...在 Python 中绘制混淆矩阵的一种简单方法是：from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay# 计算混淆矩阵...plt.title('接收器操作特征') # 添加图例，位于图的右下角，展示模型及其AUC分数plt.legend(loc="lower right") # 显示绘制的图像plt.show()1.7 对数损失...在 Python 中，使用 scikit-learn：from sklearn.metrics import mean_squared_error # 注意修正导入函数名的大小写# 利用模型对数据集X...具体到每个指标，我们讨论了：分类指标：介绍了分类任务中的基本概念，如真正例、假正例、真反例、假反例，以及衡量这些分类结果的准确度、混淆矩阵、精确度、召回率、F1分数和AUC。

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R语言逻辑回归logistic模型分析泰坦尼克titanic数据集预测生还情况

数据集（训练）是一些乘客（准确的说是889人）的数据集合，比赛的目标是根据一些特征，如服务等级、性别、年龄等来预测生存率（如果乘客幸存下来就是1，如果没有就是0）。...这个函数向我们展示变量是如何虚拟出来的，以及如何在模型中解释它们。 ? 例如，你可以看到，在性别这个变量中，女性将被用作参考变量。...请记住，在Logit模型中，反应变量是对数几率：ln(odds) = ln(p/(1-p)) = ax1 + bx2 + 。+ z*xn。...测试集上0.84的准确度是一个相当不错的结果。然而，请记住，这个结果在一定程度上取决于我先前对数据的手动分割，因此，如果想得到一个更精确的分数，最好运行某种交叉验证，如k-fold交叉验证。...ROC是在不同的阈值设置下，通过绘制真阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）产生的曲线，而AUC是ROC曲线下的面积。根据经验，一个具有良好预测能力的模型的AUC应该比0.5更接近于1（1是理想的）。

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R语言主成分分析（PCA）葡萄酒可视化：主成分得分散点图和载荷图

来自内比奥罗葡萄的葡萄酒被称为巴罗洛。这些数据包含在三种类型的葡萄酒中各自发现的几种成分的数量。...# 看一下数据 head(no) 输出转换和标准化数据对数转换和标准化，将所有变量设置在同一尺度上。...(f), pch=legpch, ## 使用prcomp()函数的PCA输出的轴图示 pcavar <- round((sdev^2)/sum((sdev^2)) 基础图形绘制主成分得分图，...\[\["PC1"\]\], # PC1上解释的方差百分比 ylab=explain\[\["PC2"\]\], # PC2解释的方差百分比 main="Scores", #...=21, # 点的形状 cex=1.5, # 点的大小 # type="n", # 不绘制点数 axes=FALSE, # 不打印坐标轴 xlab="", # 删除

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大数据分析优化保险理赔的六条途径

事实上，理算员在很大程度上是根据自己的经验、直觉以及手头有限的信息对各个理赔申请做出结论的。正因为如此，大数据分析技术在保险行业中的地位便越来越重要。...那么，如何在巨额赔付生效前发现这些欺诈行为呢？市场上，针对欺诈行为的解决方案多数是基于政策的，然而不幸的是，欺诈者想要绕过这些政策，甚至利用这些政策中的漏洞，实在是太容易了。...文本分析方法能够在这些凌乱的数据中搜索并找出与案例有关的相应章节。通过更早的抓住申请代位求偿的机会，保险公司能够让自己的损失最大程度上地收回。...大数据分析同时还可以将理赔的审理周期缩短、提升客户满意度并且降低人工成本。同时，这样的分析还可以应用于如租车险等类似的险种，有效降低成本。...通过对理赔处理中的各个环节加入大数据分析，投资的收益将会随着成本的降低而显著增加。要知道，对于一个总资产十亿美元的保险公司来说，每降低1%的赔付率最终给公司带来的直接收益将高达七百万美元。

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

这是使用 Python 中的几个函数完成的，并使用迭代设置将后续股票价格建模为马尔可夫链，给定初始起始价格 S0。...为股票价格的解决方案建模上述随机微分方程 (SDE) 具有以下形式的解析解：请注意，在上述等式中，常数 μ 和 σ 分别对应于股票价格的百分比漂移（收益）和百分比波动（标准差）率。...给出了收益率和波动率、起始价格和时间步长的样本值。以下数字按出现顺序显示：股票价格的演变，St 作为 N 的函数股票价格水平的分布，绘制为直方图。收益和对数收益的分布，也绘制为直方图。...((sigma**2)*N*dt)-1)plt.plot(bns,lonm_dst,"g",lw=5) #绘制预期的对数正态密度分布#绘制收益和波动率分布plt.figure(figsize=(15,5...Si**2)*np.exp(2*mu*N*dt)*(np.exp((sigma**2)*N*dt)-1)#绘制预期的对数正态密度分布#绘制收益和波动率分布plt.hist(mu_arr,bins=100

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归一化完全总结！！

数据归一化有几个关键点，大家先看看：统一尺度：当数据集中的特征在不同的尺度上时（例如，一个特征的范围是0到1，另一个是100到1000），归一化可以将所有特征转换到相似的尺度上。...防止偏差：在一些算法中，例如距离计算的算法（如K-最近邻、K-均值聚类），如果一个特征的数值范围比其他特征大得多，那么它可能会在距离计算中起主导作用，从而影响算法的性能。...提高数值稳定性：归一化还可以避免数值计算中的问题，如梯度消失或爆炸，这在深度学习模型中尤其重要。...在很多算法（如梯度下降）中，如果特征具有不同的尺度，会导致收敛缓慢或不稳定。提高模型性能：当特征在相似的尺度上时，模型训练更加高效，可以提高模型的性能。...最后，通过绘制的柱状图可以直观地比较归一化前后KNN算法的准确率，从而验证均值归一化对模型性能的影响。单位长度归一化单位长度归一化是一种常见的数据预处理技术，用于机器学习中的特征缩放。

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大数据正在彻底改变的5个行业

零售业零售业是一个在很大程度上依赖于现代大数据的行业。从大数据中获得的见解对零售公司来说绝对是无价之宝。这种信息可确保零售商更好地了解客户，并实施保持客户满意和获得回报所需的信息。...体育博彩网站广泛使用大数据来建立真实的赔率，并帮助预测体育赛事的结果。医学大数据和分析在健康行业中得到广泛应用。使用大数据的专家设备可以追踪疾病的生命体征并进行诊断。...交通运输运输业严重依赖大数据和分析，用于改善服务并增加成功旅行的可能性。伦敦交通局使用来自大数据的统计数据来管理意外情况并绘制客户的旅程。...在铁路行业中，车载传感器提供有关列车的各种细节，包括里程和制动机制。施工从事建筑业的公司需要大数据来分析其业务的许多方面，包括完成任务所需的时间以及材料和仪器的成本。...他们还使用大数据分析与客户的业务，包括推荐率和总收入。此外，大数据和分析可以帮助建筑公司发现未来的趋势。甚至通过传感器从建筑物和桥梁中收集大数据等。

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PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

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赫尔辛基大学AI基础教程：赔率和概率（3.1节）

简单的统计学：如何用Python计算扑克概率

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