使用机器学习技术预测 IPL 比赛结果
机器学习在足球比赛结果预测中已成为一种常见方法，本章讨论了该领域中可用的数据集、模型类型和特征以及评估模型性能的方法。研究发现，目前基于渐变提升树模型（如 CatBoost）和特定于足球比赛的评分（如 pi - 评分）的机器学习模型在只包含进球作为比赛特征的数据集上表现最佳，但需要更详细比较深度学习模型和随机森林在不同类型特征数据集上的性能。此外，可以进一步研究新的评分系统，其中包括球员和团队级别信息，并融合来自时空追踪和事件数据的附加信息。最后，需要提高比赛结果预测模型的可解释性，以使其对团队管理更有用。
Mar, 2024
使用机器学习技术对电子游戏《英雄联盟》（LoL）比赛结果进行预测的研究，采用未发布的数据作为预测过程的基础，研究结果有助于提高玩家策略和相关博彩行业的效益。
Sep, 2023
本研究探讨了职业足球历史与博彩业的重要性，并追溯了其从秘密起源到利润丰厚的千万英镑企业的演变。通过 1960 年合法化博彩所引发的转变和 Thorold Charles Reep 在足球数据收集方面的开拓，这两个领域之间的共生关系推动了快速的增长和创新。在过去的六十年中，这两个行业都经历了根本性的转变，数据收集方法从简单的记笔记发展到高清摄像机和人工智能驱动的分析等先进技术。因此，本研究的主要目标是利用机器学习算法预测英超联赛足球比赛结果。通过分析历史数据和研究各种特征的重要性，研究旨在识别最有效的预测模型，并确定影响比赛结果的关键因素。此外，研究旨在利用这些预测结果为博彩公司提供赔率设定的见解，从而强调了运动预测和博彩中明智决策的潜力，为体育分析领域的研究和实际应用开辟了新的途径。
Mar, 2024
本文提出了多种模型，使用赛前个人数据和实时数据对多人电子竞技游戏 Dota 2 中比赛获胜队伍进行预测，其中包括逻辑回归，属性序列模型，以及它们的组合，实验表明，添加赛前和实时的特征信息可以将精度从 58.69% 提高至 71.49% 和 93.73%。
Dec, 2016
本文探讨了一种两阶段的可解释的人工智能方法，用于预测巴西排球联赛中比赛的结果。该方法使用支持向量机和深度神经网络来获得预测性能，并使用 ProtoDash 和 SHAP 构建数据实例的后处理解释说明模型的预测。结果表明，模型预测的解释有效。
Jun, 2022
本文提出使用机器学习算法和超级预测者的预测来增强投资决策的价格预测模型。通过构建五个机器学习模型，包括双向 LSTM、ARIMA、CNN 和 LSTM 的组合、GRU，以及使用 LSTM 和 GRU 算法构建的模型，利用平均绝对误差评估这些模型的预测准确性。此外，研究建议通过识别超级预测者并跟踪其预测来预测股价的不可预测的变化，从而进一步提高机器学习和自然语言处理技术的股价预测准确性。
Jul, 2024
用机器学习模型预测电影收益，通过收集、预处理、分析、选择模型、评估和改进的结构化方法，构建了一个准确预测电影收益的模型，使用线性回归、决策树、随机森林回归、Bagging、XGBoosting 和 Gradient Boosting 进行训练和测试，通过超参数调整和交叉验证提高模型的准确性和泛化性，有助于电影行业做出明智的决策以最大化利润。
May, 2024
本论文研究了基于矩阵分解的预测系统，旨在预测特定数据集上特定模型的分类准确性。通过超过 50 个数据集的全面实证研究，着重于研究三种基础机器学习算法（随机森林、XGBoost 和 MLP）的性能预测，包括粗调和变体微调模型的可预测性，利用特征提取技术实现 MLP 的可预测性，以及使用隐式反馈来预测模型性能。
Apr, 2023