はじめに みなさん競馬はお好きでしょうか？ 私は今年から始めた初心者なのですが、様々な情報をかき集めて予想して当てるのは本当に楽しいですね！ 最初は予想するだけで楽しかったのですが、**『負けたくない』**という欲が溢れ出てきてしましました。 そこで、なんか勝てる美味しい方法はないかな〜とネットサーフィンしていたところ、機械学習を用いた競馬予想というのが面白そうだったので、勉強がてら挑戦してみることにしました。 目標 競馬の還元率は70~80%程度らしいので、適当に買っていれば回収率もこのへんに収束しそうです。 なのでとりあえず、出走前に得られるデータを使って、回収率100パーセント以上を目指したいと思います！ 設定を決める 一概に競馬予測するといっても、単純に順位を予測するのか、はたまたオッズを考えて賭け方を最適化するのかなど色々とあると思います。また、買う馬券もいろいろな種類があります
もしあなたが経営者、もしくはマネジャー、管理職であれば、従業員の幸福度には関心を持たざるをえないだろう。 なぜなら、「幸福な従業員」は、高いパフォーマンスと関係があると、多くのエビデンスが示しているからだ。 幸福度の高い労働者ほど生産性が高いのか？（独立行政法人経済産業研究所） 実験室の中での研究や実世界で得られるエビデンスはいずれも従業員の健康に注意を払うことは企業にとって有益であることを示している。 幸福感は努力を促し、質に影響を及ぼすことなく生産量を拡大し、生産性が向上するようである。一時的な幸福感の上昇や根底にある幸福感の長期的な変化は生産性向上と関連している。 先日の記事においても、幸せな人でなければ、だれかを幸せにはできない、という話が述べられていた。 全くそのとおりであると思う。 “Happy people make happy horse.” 自分自身がまず幸せじゃないと、
どうも、「電ファミ」では競馬担当になりつつある、長谷川リョーです。 前回は北海道まで出張取材をした「リアルダビスタ」の記事をお届けしました。「将来の夢は馬主になることだ」と競馬への愛についても触れさせていただきましたが、馬券の方も嗜みます。週末は重賞を中心に、平場のレースまで手広く買うことが多いです。 （Photo by Getty Images） 1度だけ万万万馬券を当てたことがあり、生涯収支は間違いなくプラスなのですが、あの大当たりがなければ間違いなく回収率は100%を下回っていたことと思います。（僕だけではなく、おそらく多くの人が同じ現状だと思います……） 普段はAI（人工知能）、IoT、VRのようなテクノロジー周りの取材記事を書くことも多く、「ディープラーニングのような技術を元に、競馬予想をするプログラムを作ることができるのでは？」と夢想したことも一度や二度ではありません。IT企業
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
どうも、（@daiouoka）です。今週もよろしくお願いします。月曜日はフリーの日です。今回は先月やった人工知能(AI)の力を借りれば競馬で勝てるか？ のリベンジ編となります。前回→人工知能を使えば競馬に勝てるか！？身銭を切って検証してみた！ - 競馬と漫画と将棋が三大栄養素 2018年3月の最新エントリー→競馬予想に人工知能(AI)の力を借りれば当たるか!?身銭を切って検証～地方競馬編 - 競馬と漫画と将棋が三大栄養素 結果だけみたい人は下の目次から「結果発表おおおおお！！！！！」を押せば飛びます。 前回の反省と今回のルール 土曜日 日曜日 結果発表おおおおお！！！！！ 反省会～参考ソフト・資料紹介 前回の反省と今回のルール まずは反省。前回にも書きましたが、前回は人工知能が出した指数1位の馬の複勝をそのまま買いました。馬柱も見ずに鵜呑みにした形です。これがダメだった。終わったあとで見る
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く