AIやDX関連のコンテンツDA関連のニュース・情報 | データアーティスト株式会社データアーティスト株式会社のコンテンツ一覧ページ。Data Artist（DA）は、機械学習やディープラーニングなど、AI（人工知能）やDX（デジタルトランスフォーメーション）関連のブログや事例など様々なコンテンツを定期的に配信します。
データマイニング予測の仕組み｜JRA-VAN広場｜競馬情報ならJRA-VAN
はじめての方へ 競馬ソフトを開発したい方へ JRA-VAN では、皆様の馬券購入の参考になるように、データマイニング予測として、レース結果を事前に予測しています。 世の中には、気象予測、経済予測、株価予測など、さまざまな予測がコンピュータにより行われています。競馬の世界でも、スピード指数、レーティング指数などさまざまな数式や指数が、勝敗予測のために用いられていますが、それらの中のひとつがJRA-VANのデータマイニング予測です。 2008年1月以降予測の仕組みについて以下の改修を行っております。本文では改修後の仕組みについてご説明します。 予測モデルの細分化 2008年1月から距離別レースクラス別に予測モデルを分割 2009年1月から上記に2歳戦・3歳戦に限定した予測モデルを追加 従来の走破速度予測モデルに加え、競走馬の勝敗を予測するモデルを追加 予測のためのデータとして坂路調教データを追
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
重回帰分析を使って有馬記念の1位馬を予想する！ - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
マーケティングメトリックス研究所をご覧の皆様、はじめまして。 電通ダイレクトフォース・戦略コンサルティング部の小松と申します。 前回記事（ピザvsチキン！12月パーティ需要はどちらが高いか指数で明らかにする）を寄稿した小川より紹介を受け、マメ研に参加することとなりました。 よろしくお願い致します。 主な業務はダイレクトマーケティングの戦略プランナー、といったところですが、今回はもう一つの顔である「日本一競馬が好きな広告マン」として記事を書きたいと思います。 統計学で馬券は当たるのか？昨今は統計学という学問がバズワードのように広がり、この業界でも学習する人が増えてきました。私も、広告やサイトの分析を行っているうちに自然と興味を持ち、勉強し始めました。 その成果をお見せしたいものの、こちらに寄稿されている方たちからみたらまだまだ若輩者。ということで、広告よりも得意な競馬をネタにして、何とか恰好
1
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
処理を実行中です
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
