【ディープラーニング】機械学習初心者が競艇1着予想ができるのか試してみた。 - AIで楽して稼げたらいいのに
はじめに ディープラーニングの勉強を始めて1ヶ月。 基礎的なものは理解できた気がしてきたので、何かできないかと考えてみました。 そしてふと、この競艇の順位予想が思いつきました。 順位予想ができるという確信はありませんでしたが、ボートレースのデータのオープンソースが公開されていることがわかり、これはやってみるしかないと思いました。 はじめに 参考にしたデータ元と特徴量 Keras ソースコード ライブラリのインポート データのインポート DataFrameの読み込み/要素の削除/欠損値を０で埋める pd.read_拡張子() df.drop() df.fillna() 欠損値の算出 df.isnull() OneHotEncodingで名義特徴量を変換する pandasのget_dummies() df.astype('float32') 不必要な要素の削除 DataFrameの結合 pd.
【機械学習】初心者が競艇予想ツール作成して金儲け大作戦 - Qiita
はじめに 初心者がチームを組んで、月一ペースで開発を行うプロジェクトの第4段です！ 今回は「機械学習編」ということで、競艇好きのメンバーの情報を頼りに、 予想ツールの作成までやっていきたいと思います！ 環境 Googleが提供している、Colaboratory環境を使用します。 言語はPython3 ライブラリはscikit-learn、BeautifulSoupを使用します。 スクレイピング 機械学習をするにあたって、学習用のデータ収集を行います。 今回は競艇の予想になるため、必要な情報にアタリをつけ、過去のレース結果を取得します。 予想に必要と検討したデータ項目は以下です。 ※予想精度を上げるため、会場は大村に固定にします。 < 出走者情報 (計6コース分) > ・級別 ・全国勝率 ・当地勝率 ・モーター2,3連率 < 直前情報 > ・展示タイム < 結果 > ・レース結果 URLの特
TensorFlowで競艇予想 - Qiita
動機 あるイベントでTensorFlowを触る機会があり、そのとき機械学習で競艇の予想ができないかという話が出て、面白そうなのでやってみました。 環境 Ubuntu 16.04 + python 2.7.12 + TensorFlow 0.7.1 1.条件設定 競艇では6つのボートが順位を競います。舟券を購入する人は選手の戦歴などから、ゴール時点での着順を予想します。 今回は、ゴール時点での1着、2着を着順を含め予想する「ニ連単」の予想に挑戦します。 2.過去レースデータベース作成 過去のレース結果は、下記のサイトでテキストファイルで提供されています。 http://www1.mbrace.or.jp/od2/K/pindex.html 2014年～現在（2016/11）までの結果を一括で取得し、Python+SQLite3でデータベース化しました。 3.入力特徴量作成 訓練を行う際に入力
機械学習（TensorFlow）+ ロト6 - Qiita
ディープラーニングを使ってロト6の数字でも予想してみようかという遊びです。 もちろんロトは毎回ランダムな数字を出しているだけなので上手くいくはずないんですが、真剣に予想されている方もいるようだし、ササッとコードも書いてしまったので、HDDに埋めておくよりは公開しておきます。 あまり真剣にやってないので、解説も適当です。気になることがあればコメントください。 目標 ロト6の当選番号予測。 ※ロト6を選んだのは、私が唯一買ったことがある数字当て系宝くじだからです。 概要 入力はどーしようかと思ったのですが、過去5回分くらいの当選番号としました。 ロト6は、43個の数字の中から6つが選んで、6つ全部当たれば1等賞というような仕組み。ですので、出力としては43個のフラグで、例えば1,3,4,11,20,43が当選番号の場合、[1,0,1,1,0,0,.....0,0,1]みたいなフラグを予想するも
【ディープラーニング】機械学習初心者が競艇１位予想を作れるのか試してみた。 - Qiita
はじめに ディープラーニングの勉強を始めて1ヶ月。 基礎的なものは理解できた気がしてきたので、何かできないかと考えてみました。 そしてふと、この競艇の順位予想が思いつきました。 順位予想ができるという確信はありませんでしたが、ボートレースのデータのオープンソースが公開されていることがわかり、これはやってみるしかないと思いました。 参考にしたデータ元と特徴量 ↓データ元のサイトは下記リンクから飛ぶことができます。↓ BOTE RACE OFFICIAL タウンロード・他 選手のデータから勝率まで細かく載っているので学習させるにはちょうどいい情報量だと思います。 今回学習させるデータの種類は以下の通りです。 艇番 年齢 体重 級別 全国勝率 全国２率 当地勝率 当地２率 モーターナンバー モーター勝率 ボートナンバー ボート勝率 とりあえずこの情報量で学習させていきます。 選手番号を使うことも
AIで競艇の予想をしようとした話 - Qiita
はじめに Courseraの機械学習コースを修了し、Kerasの基本的な使い方を勉強した今、次に何をすべきか… タイタニックだけやって逃げていたKaggleに取り組もうと思っているんだけど、どうしても邪な考えが捨てきれず、ちょっと寄り道することにした。 お金を稼げそうなものとしては、株・FX等の投資かギャンブルがすぐに思いつく。 その中でも競艇は、出走する台数も6台で固定だし、枠順が小さい方が有利だったりと、何となく機械学習が予測するのに向いている気がします…しませんか？ ということで、物は試しだとやってみました。 ※結論から言うとなんとも微妙な結果になったので、あまりお金儲けの参考にはならないと思います… 事前知識 これまでに学習した内容は以下の通り。 まだまだうわべしか知らないけど、予測モデルを作るだけならとりあえずできるレベル。 courseraの機械学習コース 言わずと知れた機械学
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【第一回】機械学習・ディープラーニングを用いれば競艇で勝てるのか？｜tit｜note
不労所得を夢見るSEのぼやき | 競艇と機械学習を愛するすべてのひとへ
競艇データベースを作りたい
ディープラーニングで競艇を予想しようとした | くげぶろぐ