если есть люди которых это интересует,, прошу писать в этот топик

интересует статистика, методика вычисления результатов и все что с этим связанно,


для построения нейронной сети необходим входной вектор, элементами которого являются показатели команд,

необходимо определить какие показатели влияют на результат и в какой степени

чуть не забыл - вы в доле......



также интересуют удаленные базы данных со статистикой....

К сожалению, в таком деле, как предсказание результатов соревнований, очень велика стохастика. Это почти как угадывать в лотерею. Если покажешь устойчивую статистику, то буду думать

podval статистику можешь найти по адресу www.marathonbet.com раздел статистика выбрать чемпионат, бери англиию футбол премьер лига, они этот сезон отыграли у них максимальная статистика....

Это сообщение отредактировал(а) Step - 11.7.2003, 17:06

можно писать свои рассуждения

Такую вещь, как игра, предсказать трудно!
Тут ИМХО даже статистика не поможет. Ну вот например, выигрывала команда каждаю игру 5:0, а тут бац, и проиграла 3:6, и вся статистика накрылась. Как они проведут следующий матч не знают даже сами игроки!
Мне кажется такое реализовать невозможно! Тут нужно полагаться только на удачу!

Это сообщение отредактировал(а) DIMA.NET - 11.7.2003, 16:38

DIMA.NET в любом правеле есть исключения, не забывай про это

Step
Я думаю, разумнее было бы прогнозировать курс валют или акций.

ИМХО лучше придумать что-нибудь другое

Тут каким-то образом надо учитывать силы игроков команды. Т.е. команда это набор игроков у каждого свои показатели результативности, в совокупности получаем некую величину, которая характеризует силу команды. Только вот сети зачем?

По-моему надо каждому игроку присвоить свой численный ID, тогда входными параметрами будут ID игроков обеих команд. Тогда можно будет обучить сеть, результат которой будет зависеть от набора ID игроков. Т.е. так примерно будет выглядеть входные поля:
ID1_1, ID1_2, ID1_3 .... ID1_n, ID2_1, ID2_2, ..., ID2_n
Где n - кол-во игроков в команде (к сожалению я даже этого не знаю... - я не увлекаюсь футболом
ID1_x - игроки 1 команды
ID2_x - игроки 2 команды

Но тут есть зависимость исхода матча от того, на каком месте стоит игрок - я не знаю, надо ли это ?

Вся сложность в том, что эти ID должны быть глобальными, а не локальными (т.е. нельзя определить Id игрока опираясь на то, как он играет относительно других игроков своей команды, т.к. если команда играет с более слабой, то скорее всего все игроки покажут хорошие результаты, но в то же время, при игре с сильным противником игроков могут "порвать" всухую.)
Т.е. вся задача сводится к тому, что надо создать массив в котрый будут включены ID всех игроков, а не отдельно взятой команды.
Задача сложная
Наверно надо последовательно обрабатывать все игры за последние несколько лет и сравнивать в каждой встрече игру каждого игрока относительно других, постепенно формируя массив.
Безусловно, одна команда не раз выходила на поле и поэтому при каждом последующем анализе необходимо делать корректировку ID игроков, заданных на основе предыдущей игры.

Это сообщение отредактировал(а) &-ray - 13.7.2003, 19:30

товарищи работать по игрокам, не получиться, практически невозможно достать полную информацию по всем игрокам

предсказание курса валют не подходит, если даже построим, то вкладывать надо будет много чтобы получить чучуть

наметки уже есть - проверю раскажу

Цитата

товарищи работать по игрокам, не получиться, практически невозможно достать полную информацию по всем игрокам

ну тогда по командам вцелом
т.е. если команды А и В в свое время играли с командой С, при этом А проиграла, а В выиграла, то при игре команд А и В велика вероятность того, что А проиграет.
Примитивно, но все же стартовая точка есть
Можно даже "поиграть" с результатами предыдущих игр:
А:С - 1:5
В:С - 5:3
А:В - типа 0:6

Как мне кажется анализировать нужно игру команды против других команд и входной вектор
ID команды1, ID команды2, ID поля..., ID внешних условий

опускаться ниже смерть... сначала обучи такую сетку... посмотри и попробуй что нибудь сложнее
но лучше идти по пути последовательного усложнения

&-ray это как вариант решения, только не твой пример, твой пример - не даст правильно прогноза так как ты не учитываеш кто играет дома, а кто в гостях....

но если даже все учитывать вероятность ошибки велика.... проверялось

kor в чемто ты прав

Цитата

&-ray это как вариант решения, только не твой пример, твой пример - не даст правильно прогноза так как ты не учитываеш кто играет дома, а кто в гостях....

Это всего лишь вариант, а влияющих факторов очень много, к тому же клубы имеют свойство покупать игроков, которые могут вкорне изменить положение команды, а также влияет обычный человеческий фактор.

Мне кажется &-ray отчасти прав. Нейронная сеть, в которой не учтены некоторые факторы, влияющие на результат игры, будет иметь больше прав на ошибку. Если мы их не учитываем, то о какой сети идет речь. Не спорю, учесть такие показатели сложно заводя на каждого игрока свой ID, но любую задачу можно упростить, дело времени и мысли...

&-ray влияет, а ты недумал, сколько факторов влияет на курсы валют, а ведь прогнозирующие системы работают...

по поводу ид игрока, вспомним теорию вероятности: игроков много, факторов много, но в совокупности они определяют показатели всей команды, в качестве упрощения можно отталкиваться от показателей команд. к томуже я расширил входной вектор (не внося новых данных), кто знает теорию НС поймет...


По поводу влияющих факторов: этот топик был создан, что бы наши форумчане и предлагали факторы:
вы предложили факторы игроков - но я не в состоянии их обрабатывать


жду новых

все начинаю обучения, посмотрим, что получиться

правильно предсказует кажый 5 результат, остальные не правильно, как оказалось алгоритм обучения НС на таких малых данных не действителен, вывод, сеть надо чуть подучить самому.

Цитата

&-ray влияет, а ты недумал, сколько факторов влияет на курсы валют, а ведь прогнозирующие системы работают...

А я и не говорю, что построить такую систему невозможно, надо просто по возможности учитывать все влияющие факторы или в крайнем случае наиболее важные из них.

Цитата

правильно предсказует кажый 5 результат, остальные не правильно, как оказалось алгоритм обучения НС на таких малых данных не действителен, вывод, сеть надо чуть подучить самому.

А какой алгоритм ты сейчас используешь?
Поделись, если не секрет

Ребята, по поводу факторов. Дело в том, что системы, прогнозирующие временные ряды, к которым относятся и ряды курсов валют, строили не так вот с бухты-барахты, а проведя предварительный анализ имеющихся данных и после строгой формализованной постановки задачи.
Step, ты такой анализ проводил? Боюсь, тебе надоест заниматься всем этим прогнозом и ты в конце заявишь "эта теория здесь не работает" только потому что ты, как мне кажется, действуешь методом научного тыка. Вполне может быть, что НС ты строишь по всем правилам и обучаешь тоже, как надо. Я хочу подвести к тому, не упустил ли ты этот очень важный этап - формализованной постановки задачи. Если ты прошел мимо такой вещи, как факторный анализ (строгий, количественный, а не словесный типа вот это надо учесть или то), то результат заведомо получишь отрицательный.
Что я хотел бы подсказать. Не погружаясь сразу в нейронные сети, поинтересуйся как-нибудь на досуге моделями боя. Звучит, может быть, непривычно для уха, но эти модели хорошо могут лечь и на спортивные состязания. Можешь встретить и более заумное название того же, например, моделирование антагонистических конфликтных ситуаций. Постарайся въехать, как формализуют понятие превосходства одной группировки над другой.

Всем спасибо за помощь.На данный момент построенно две сети которые предсказуют результат. одна в 50 процентах, а другая в 63 процентах.
B2_Russia к сожелению твое замечание по поводу того, что я разделил некоторые входы на разные нейроны оказалось не значительным...

вообще получается - следующее, я обучал систему на одном чемпионате (Англии), обучаемых данных было очень не достаточно, что бы система имела большую КПД.

кстати система предсказывала 10 подряд правильных результатов, пока не встречался из ряда вон выходящий матч (типа самая сильная команда играет в нечью с самой слабой...., данную проблему я сейчас пытаюсь решить.....).....

podval модель боя насколько я понимаю это "Теория игр" так по крайней мере она в научной литературе описанна... или ты про другое....

если это теория игр то тут есть одна сложность, цели у противоборстующих команд разные (не хочу углубляться в размышления, но цели разные....)

&-ray использую обратное распространения ошибки.



еще один интересный результат который я получил,

у меня две разных сети
на вход первой подаються характеристики двух команд ...... 50 % правильных результатов.
на вход второй подается 20 последних результатов игр команды..... 63% правильных результатов и более равномерное распределения ошибки....


сейчас я буду проводить исследования на предмет коэффициента предсказуемости каждой команды...

более того мне заядлые букмекеры подсказали, что если мою программу приминить на НБА результатах то правильно предсказанных будет гораздо больше..

и кто знает подскажите как решить проблему с 0 на входном слое т.к. при 0 не проичходит модификация синапса (коэффициента)

Цитата

не хочу углубляться в размышления, но цели разные...

А что это меняет? В другой теории цели станут одинаковыми?

podval то что именно теория игр операется на то что у сторон одинаковые цели........
и в ней нет возможности учитывание цели, теорию игр хорошо применять для шахмот где задача - побидить, в крайнем случае не проиграть, в футболе у команд цель не победить, а набрать конкретное количество очков, не максимальное, а конкретное (из-за финансовой политике и долгосрочных планов.....) и цель у команды может поменяться со временем......
т.к. цель каждой команды не ясна, то надо применять теорию не ориентированную на цель, а работающую по принципу аппроксимации данных...

Это сообщение отредактировал(а) Step - 21.7.2003, 12:54

Цитата

именно теория игр операется на то что у сторон одинаковые цели........

А вот и фигушки

Цитата

т.к. цель каждой команды не ясна, то надо применять теорию не ориентированную на цель, а работающую по принципу аппроксимации данных...

Кстати, вот это уже не очень понятно.

podval про теорию игр спорить не буду, так как точно не помню.... посмотрю

в любом случае спасибо за совет........

Цитата

Кстати, вот это уже не очень понятно.

мне это тоже не особо понятно, но это так, и это не мои размышления....

Step
И все-таки поясни, что именно ты имел в виду.

podval то что все команды разделяються на две группы(по непонятному принципу), и позиции в группе определены

т.е. эти команды могут образовать два кластера?

podval да...

А, интересно... сети, которые обучились результатам матчей учитывали, что им на вход подаются случайные данные ??
То есть, как мне кажется, обычная сеть обучается обычной фунции:
f(x_1,...,x_n)=y1
И если два раза ей задать тот же набор данных:
f(x_1,...,x_n)=y1, или немного другой: f(x_1,...,x_n)=y2
то она либо проигнорирует эти данные, либо даст сбой.

Или все же можно давать обычной Байсовской сети на вход случайный вектор (и она будет восстанавливать функцию распределения вероятностей)?

Это сообщение отредактировал(а) Andrey1 - 30.3.2006, 14:44

Оффтоп: эх... какую тему вскрыл, аж ностальгия нахлынула

Оффтоп: а что, поезд уже ушел ...