ML之預(yù)測：玩轉(zhuǎn)2018世界杯—采用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測小組賽、十六比賽、四決賽、半決賽、決賽以及世界杯總冠軍的各個隊伍

導(dǎo)讀
? ? ? 機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測、玩轉(zhuǎn)2018世界杯—采用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測小組賽、十六比賽、四決賽、半決賽、決賽以及世界杯總冠軍的各個隊伍。大家可以利用2018世界杯小組賽已有的結(jié)果，結(jié)合下邊的預(yù)測結(jié)果驗證一下，準(zhǔn)確度是否高，哈哈……
? ? ? 本博主一向支持健康看球！預(yù)測對了，說明人工智能的確越來越強(qiáng)大，預(yù)測不對，說明人工智能預(yù)測還需要改進(jìn)，機(jī)器智能邁向超智能，路漫漫其修遠(yuǎn)兮！

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目錄

1、采用的歷史數(shù)據(jù)集一覽

2、代碼設(shè)計思路

3.1小組賽預(yù)測結(jié)果

3.2十六隊預(yù)測結(jié)果

3.3四分之一比賽預(yù)測結(jié)果

3.4半決賽比賽預(yù)測結(jié)果

3.5總決賽比賽預(yù)測結(jié)果

4、部分代碼

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1、采用的歷史數(shù)據(jù)集一覽

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2、代碼設(shè)計思路

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3.1小組賽預(yù)測結(jié)果

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3.2十六隊預(yù)測結(jié)果

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3.3四分之一比賽預(yù)測結(jié)果

3.4半決賽比賽預(yù)測結(jié)果

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3.5總決賽比賽預(yù)測結(jié)果

4、部分代碼

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import matplotlib.ticker as ticker import matplotlib.ticker as plticker from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from matplotlib import pyplot from numpy import array

致謝：本文有一部參考設(shè)計，時基于數(shù)理統(tǒng)計科學(xué)家G Muriuki，設(shè)計思路也源于數(shù)理統(tǒng)計科學(xué)家G Muriuki大師的分析，在此基礎(chǔ)上增加了深度、輪數(shù)、學(xué)習(xí)率等參數(shù)，感謝G Muriuki無私分享。采用2個Kaggle的數(shù)據(jù)集，其中使用自1930年第一屆世界杯以來的所有參賽隊的歷史賽事結(jié)果。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之预测：玩转2018世界杯—采用机器学习预测小组赛、十六比赛、四决赛、半决赛、决赛以及世界杯总冠军的各个队伍的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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