Chapters
Chapter 00: はじめに
Section 00-01: 開発コンテナ
Chapter 01: データ収集とデータ整形
Section 01-01: データ整形①
Section 01-02: データ整形② 速度データの加工
Section 01-03: データ整形③ 戦績データの作成
Section 01-04: データ整形③ 学習データの作成
Chapter 02: lightGBMによる競馬予想
Section 02-01: rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification
Section 02-02: rankが1位か否かを当てるBinary Classification
Section 02-03: rankを予想するRegression
Section 02-04: タイムを予測するRegression
Section 02-05: oddsを予想するRegression
[閑話] 血統情報に意味があるのか
Chapter 03: NeuralNetworkによる競馬予想
Section 03-01: データ整形④ 多出力学習データの作成
Section 03-02: rankが3位以内か否かを当てるBinary Classification
Section 03-03: rankが1位以内か否かを当てるBinary Classification
Section 03-04: rankを予想するRegression
Section 03-05: タイムを予想するRegression
Section 03-06: oddsを予想するRegression
Section 03-07: 複数の目的変数を同時に予想するモデル
[閑話] 強化学習は競馬予想に使えない
Chapter 04: 進化計算による競馬予測
Section 04-01: 単純なGPによるベット予想
Section 04-02: Lexicase-GPによるベット予想
Section 04-03: Multi-objective GPによるベット予想
Chapter 05: 事前オッズを使った予測
Section 05-01: LightGBMによる3位以内予測
Section 05-02: LightGBMによる1位以内予測
Section 05-03: LightGBMによる順位予測
Section 05-04: LightGBMによるタイム予測
Section 05-05: LightGBMによるオッズ予測
Section 05-06: NeuralNetworksによる予想
Section 05-07: Multi-objective GPによるベット予想
結論: 競馬予測AIは儲からない
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- 文章量
- 約302,434字
- 価格
- 500円