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       内容简介

       《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》使用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习和人工智能算法对足彩大数据进行实盘分析，设计并发布了开源大数据项目tfbDat足彩数据包，汇总了2010-2017年全球近7万场足球比赛的赛事和赔率数据。此外，还介绍使用Python语言抓取网页数据、下载更新tfbDat足彩数据包、预测和分析比赛球队的取胜概率，同时提出了检测人工智能算法优劣的"足彩图灵"法则。

谷歌训练人工智能技术踢足球，继围棋后，谷歌为什么要选择足球成为下一代AI技术的“陪练”？

        2018俄罗斯世界杯已经开始两天了，东道主俄罗斯5-0打败了沙特，葡萄牙3-3战平了西班牙，可以说这届比赛异常激烈。

        场内的比赛紧张刺激、热血澎湃，场外的赛事预测也成为各大研究机构摩拳擦掌、跃跃欲试的机会。世界杯前夕，世界各大投行、科技公司和学术研究机构纷纷拿出看家本领，对俄罗斯世界杯的赛事进行了详细预测。今年，大数据、人工智能技术成为预测机构比较亲睐的计算方法，甚至可以说，在世界杯揭幕战的哨声刚刚吹响之时，AI早已模拟预测了数万场比赛。

        根据各大研究机构的预测（不完全统计），今年世界杯的热门夺冠球队有德国、巴西、西班牙、法国。接下来，我就为大家梳理一下各家的预测依据。

       

        一、支持德国夺冠

        俄罗斯彼尔姆国立研究大学的研究和瑞士银行都对德国队寄予厚望。

        1、彼尔姆国立研究大学预测

        据俄罗斯卫星网报道，彼尔姆国立研究大学物理系大四学生维克多?扎科派洛建立了一个能预测2018年世界杯冠军的神经网络，据他的预测，德国队将在2018年世界杯中夺冠。

        此前，扎科派进行了大量的研究，得出了对比赛结果产生重要影响的几条标准，然后将数据输入网络。神经网络综合各项参数进行分析计算后得出结论：世界杯前三名将是德国队、巴西队和阿根廷队。

        神经网络还预测，俄罗斯队将在32支队伍中排名27。也就是说，人工智能甚至不认为俄罗斯队能在小组赛中出线。彼尔姆国立研究大学称，这项预测的准确度超过80%。

        神经网络的制造者扎科派洛强调，预测足球赛冠军是一项艰巨任务，特别是有两支力量相当的队伍的时候。扎科派洛认为，天气、裁判、球员心情、球场状态、球员身体状况、伤势和在比赛中的碰撞都会影响比赛结果。因此，他在研究中使用了2006年、2010年和2014年世界杯的数据资料。

       

        2、瑞士银行预测

        瑞士银行首席投资办公室使用了通常用于分析投资机会的计量经济学工具进行预测，并在18名分析师组成的团队进行了详尽的研究下，对比赛进行了一万次计算机模拟，综合考虑了每支队伍的团队实力、资格赛记录和过去世界杯表现等因素。

        具体来说，瑞银通过输入一系列变量来创建预测，包括团队的ELO排名（即：按照比赛双方取胜的概率来计算比赛结果应该带来的积分增减），将其纳入统计模型，然后通过所谓的蒙特卡罗模拟运行该模型。

        团队介绍说，我们绘制大量的随机变量，并使用这些随机变量来计算并模拟冠军。一支更好的球队仍然比其排名较低的对手更有可能获胜，但这是一项运动，不幸的事情会发生。在我们一遍又一遍地重复之后，我们最终获得了一万场虚拟比赛的结果。最后，我们只需要统计每支球队获胜的次数就可以。

        得出的最终结论是：德国队、巴西队和西班牙队将分别成为今年世界杯前三名，其中夺冠概率分别高达24%、19.8%和16.1%。之后依次是英格兰、法国和比利时队，夺冠概率分别是8.5%、7.3%和5.3%。不同于扎科派洛对俄罗斯球队的预测，瑞银预测，东道主俄罗斯队将小组出线、闯入十六强，但随后输给西班牙队或葡萄牙队而被淘汰。

       

        2014年巴西世界杯的时候，瑞银曾预测巴西在决赛中击败阿根廷获得冠军，事实证明，当时的预测结果并不理想。

        二、支持巴西夺冠

        高盛集团和肯尼亚的投资分析师把冠军押注在巴西队身上。

        1、高盛集团预测

        全球著名投资银行高盛通过机器学习的方法预测，在俄罗斯世界杯的赛场上，法国、巴西、葡萄牙和德国将在决赛中与巴西一起击败德国进入半决赛。

        研究团队将关于球队特征、球员个人和最近球队表现的数据提供给四种不同类型的机器学习模型，以分析每场比赛得分的进球数量。然后，模型通过2005年以来的世界杯和欧洲杯比赛得分来了解这些特点和目标之间的关系。通过循环选择各种变量组合，研究团队了解到哪些特征对于成功至关重要，之后使用该模型来预测在每次可能遇到的比赛中的进球数量，并最终确定获胜者。

       

        通过100万次的模拟比赛，高盛得出了一些预测结果：

        预计巴西队将赢得第六届世界杯冠军，在决赛中以1.70比1.41不败的成绩击败德国队；

        虽然法国比德国的总冠军奖杯总体胜率要好，但其在半决赛中与巴西队的较量并没有达到冠军赛的水平；

        预计英格兰队将进入四分之一决赛阶段，高盛称其将输给德国队；

        预计西班牙和阿根廷队表现不佳，都在四分之一决赛中输；

        尽管俄罗斯作为世界杯的主办方，但预计俄罗斯不会走出小组赛；

        在俄罗斯之前，沙特阿拉伯被视为突围小组赛的突击队。

        2014年巴西世界杯期间，高盛曾预测认为，世界杯的冠军也将在南美球队之中产生，他们甚至给出了最终决赛的结果，巴西将以3比1的比分战胜宿敌阿根廷。

        2、肯尼亚投资分析师预测

        肯尼亚Genghis资本投资银行的分析师Gerald Muriuki应用机器学习的方法对2018年俄罗斯世界杯进行了预测。Muriuki使用了两个来自Kaggle的数据集，其中包含了从1872年到2017年国际足球比赛的结果。

        他首先对两个数据集进行了一些探索性分析，做了一些特征工程来选择最相关的特征进行预测；之后进行数据处理，选择一个机器学习模型；最后将其部署到数据集上。

       

        在模型的选择上，Muriuki用的是逻辑回归的方法。首先预测每场比赛的获胜者，之后预测小组赛、半决赛和决赛的获胜者。十六强的预测结果如下：

       

        该模型预测四分之一决赛将在以下国家之间展开：葡萄牙vs法国，西班牙vs阿根廷，巴西vs英格兰，德国vs比利时。

       

        半决赛预测：葡萄牙vs巴西，德国vs阿根廷

       

        决赛将迎来德国和巴西的巅峰对决：

       

        根据这位投资银行分析师的预测，巴西很可能赢得本届世界杯。

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       在击败了围棋这一古老的人类棋类游戏以后，谷歌现在正着眼于全球最受欢迎的运动足球，训练它的下一波人工智能技术踢足球。

2017年，在与谷歌的人工智能程序AlphaGo比赛之前，中国围棋选手柯洁参加未来围棋峰会的开幕式。

       该美国互联网巨头在6月发表的研究显示，它的“大脑团队”（Brain Team）正在研究一项名为“谷歌研究足球环境”的游戏，训练智能代理人与周围的环境交互，并解决复杂的任务。他们希望该项研究能够给无人驾驶汽车、机器人等现实世界的人工智能应用带来启发。

       谷歌于今年早些时候在知名开源社区Github上以开源代码形式发布了“谷歌研究足球环境”的测试版。根据谷歌人工智能博客上的公告，这款游戏在开发时使用的公开名称是“可玩性足球”（Gameplay Football），它拥有逼真先进的游戏模拟效果，其中涉及进球、犯规、角球、点球和越位。

       当下，各家科技巨头纷纷努力开发人工智能技术的潜能。人工智能是机器学习的一种形式，被称为第四工业革命。从自动驾驶汽车到智慧城市基础设施，再到物联网(IoT)应用和车间自动化，人工智能正越来越多地渗透到日常生活和工作的方方面面。

       2017年，谷歌母公司Alphabet旗下DeepMind Technologies的电脑程序AlphaGo以3比0击败了世界顶级围棋选手柯洁。这一“斯普特尼克时刻”也促使中国寻求在人工智能领域迎头赶上。

       柯洁完败后落泪，称谷歌开发的人工智能程序“完美，没有任何缺陷，没有心态波动”。AlphaGo在三场比赛中接连击败了谷歌人工智能足球的研究工作由公司在苏黎世的大脑团队的机器学习研究员卡罗尔·库拉奇(Karol Kurach)领导。根据谷歌的人工智能博客文章，足球被认为对人工智能强化学习特别有帮助，因为该运动需要“身心合一”，需要在瞬时的身体控制和概念学习之间取得自然的平衡，比如准确传球和领悟高水平的技战术。

       谷歌的DeepMind在2017年推出了AlphaGo Zero，该程序不需要人类专家的帮助来训练自己。AlphaGo Zero被认为比打败柯洁的版本更加强大，因为它与自己对战，从自己的经验中学习。

worldliveball大数据分析软件足球预测就是以运用AI云端大数据为核心来分析预测每一场足球赛事，更结合国际高端的足球数据分析方法。但最终还是以实际情况为准，不可过度相信。

       worldliveball是足球智能分析系统，深层人工智能大数据分析进球的。

       当代高科技worldliveball软件AI云端大数据分析可以全面的统合各方面的足球数据，历史交锋数据，球队数据，更监测到展开中数据的调整波动，可以对足球预测起到决定性起到。我觉得不论你是以预测足球为小娱小乐，还是以此为生产力，都可以利用大数据分析来提升足球预测的准确性。

       好了，今天关于“足球人工智能大数据”的探讨就到这里了。希望大家能够对“足球人工智能大数据”有更深入的认识，并且从我的回答中得到一些帮助。