Рубрика «ставки на спорт»

Мы проводим мероприятия не только по темам, которыми занимаемся сами. В феврале мы собрали специалистов по использованию машинного обучения в спорте. Удивительно, как много процессов связывают эти две сферы — анализ данных и спорт — и какое количество нерешенных проблем возникает на стыке между ними. Перед вами доклад Дмитрия Дагаева — заместителя проректора НИУ ВШЭ.

— Сегодня я постараюсь коротко рассказать о задачах, которые уже решаются с помощью анализа данных в спорте. Мы увидим, что именно взаимодействие агентов является ключевым фактором, который позволяет решать эти задачи.
Читать полностью »

Распределение Пуассона и футбольные ставки - 1

Если объединить статистические данные спортивных соревнований с распределением Пуассона, то можно рассчитать вероятное количество мячей, которые будут забиты во время футбольной игры. На этом основании можно понять откуда берутся букмекерские ставки, а также научиться самостоятельно их рассчитывать с помощью R.

Читать полностью »

В первой части обзора я рассмотрел основные термины и понятия в ставках на теннис и сделал обзор статистических моделей для прогнозирования теннисных матчей.
Вторая часть посвящена собственно машинному обучению: алгоритмам, проблемам и кейсам.

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 2 - 1

Читать полностью »

Математическое моделирование тенниса набирает популярность на наших глазах. Каждый год появляются новые аналитические модели и сервисы, соревнующиеся друг с другом в точности прогнозирования исходов теннисных матчей. Это вызвано желанием заработать на стремительно растущем онлайн рынке спортивных ставок: нередки случаи, когда сумма ставок на отдельный матч в профессиональном теннисе достигает миллионов долларов.

В этом обзоре я рассмотрю основные математические методы прогнозирования тенниса: иерархические марковские модели, алгоритмы машинного обучения, а также разберу кейсы IBM, Microsoft и одного российского сервиса, использующих машинное обучение для прогнозирования результатов теннисных матчей.

Машинное обучение для прогнозирования тенниса: часть 1 - 1

Читать полностью »

Моя первая публикация про киберспорт, внезапно для меня, оказалась очень популярной. Оказалось, что многие из пользователей Geektimes и Хабра увлечены темой, но все новости о ней читают на специализированных сайтах. Аудитория этих сайтов очень большая. Настолько большая, что можно уверенно говорить о субкультуре киберспорта, которая уже не состоит лишь из одних игроков, но имеет в орбите профильных журналистов и блогеров, администраторов и функционеров команд, букмекеров и беттеров, спонсоров и рекламодателей, тренеров и… психологов.

О психическом здоровье киберспортсменов - 1
В мире киберспорта кого только не встретишь. На фото российская команда Mousesports Ladies.
Читать полностью »

image

Последний пост на Geektimes в хабе «Киберспорт» был опубликован два года назад. Вроде бы немного, но и немало, как для такой быстроразвивающейся темы.

27 января на специальной конференции в Сеуле Корейская ассоциация электронных видов спорта (KeSPA) успешно продвинула киберспорт в ряды спортивных дисциплин второго уровня. Пока что речь идет о признании киберспорта только корейским комитетом, чтобы претендовать на что-то серьезное нужно признание самого МОК. Но первый шаг пройден. Обозначена черта за которой киберспорт уже невозможно воспринимать маргинальным увлечением. Давайте признаемся, что для всех, кто не следит за этим миром, а особенно для всех, кто вообще не играет в игры, все эти доты, супорты, хайдлайнеры, вайперы, вангварды и прочая терминология, сродни блатной фене.
Читать полностью »

Размышление о средней величине в задачах - 1

Если Вася на обед съедает 5 котлет, а его жена одну, то в среднем они съедают по 3 котлеты. Это понятно, поэтому люди всегда интуитивно используют среднее арифметическое и простое сложение в обычной жизни. Вот другая задача. Вася, еще студент, за семестр должен выполнить 4 лабы, прошла половина семестра, а он выполнил только одну, во сколько раз ему надо ускориться? То есть половину дистанции он работал с половинной скоростью, теперь ему надо оставшиеся 3 лабы сделать за половину семестра, ответ, очевидно, что в 3 раза надо ускориться. Теперь рассмотрим поезд, который половину пути прошел со скоростью в два раза ниже, чем средняя по расписанию, во сколько раз ему надо ускориться, чтобы прибыть вовремя? Здесь ответ уже не 3, и не 10, и даже стотысяч пятьсяот маловато будет, так как поезд опоздает в любом случае. Именно в этом и состоит разница между средним арифметическим и средним гармоническим (wiki).
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js