人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究

人工神经网络(Neural Networks)在双色球彩票中的应用研究网上已经有比较多的研究论文和资料,最近比较火的AlphaGo中用到的深度学习在双色球预测上还没有相关论文,以后研究成果出来将逐步更新内容。

人工智能神经网络是什么?

神经网络的好处就是可以自己纠正,可以自己生成节点,错误的输入也可以给你输出接近正确的结果。
这个就是为什么叫做智能,他会自动根据情况跟人脑思维一样进行学习,进化而不是单纯的执行命令了。

普通过滤算法就是单线的执行,根据我的输入根据写好的逻辑算法直接给出输出,没有自动纠错功能,容错性比较差。

你可以把人工智能想象成一个有人的思维的超级强大计算,学习能力的大脑,可以处理大量数据,复杂算法轻松得出结果,而且有自我学习,发现新的规律的,越来越聪明,越来越能够得出你想要的准确数据的东西。目前比例流行的深度学习+大数据的方式。

下面是相关资料和学习课程链接(更多相关资料pdf可以在QQ群:双色球预测合买2(376642842) 群文件里面下载):

BP神经网络在双色球彩票上的预测实验及实现 – 蓝星极盾 – 博客频道 – CSDN.NET

http://blog.csdn.net/supperman_009/article/details/40623503

彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】 – asxinyu – 博客园
http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/3532076.html

神经网络编程入门 – 苍梧 – 博客园
http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html

随机森林算法的简单总结及python实现 – lo_cima的博客 – 博客频道 – CSDN.NET
http://blog.csdn.net/lo_cima/article/details/50533010

========================================

机器学习——BP神经网络模型 – NIeson2012的专栏 – 博客频道 – CSDN.NET
http://blog.csdn.net/NIeson2012/article/details/51253018

斯坦福大学公开课 :机器学习视频课程(共20课时)_在线培训教程_51CTO学院
http://edu.51cto.com/index.php?do=course&m=index&course_id=156
这个免费的,吴恩达讲的

加州理工学院公开课:机器学习与数据挖掘_全18集_网易公开课
http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html

========================================

深度学习原理与实战视频课程套餐(共3课程)_在线培训教程_51CTO学院
http://edu.51cto.com/pack/view/id-726.html
深度学习顶级论文算法详解视频课程(共16课时)_在线培训教程_51CTO学院
http://edu.51cto.com/course/course_id-7254.html

注:上面两个课程是收费的,有几节可以免费试看的

========================================

Encog是一种先进的机器学习框架,支持多种先进的算法,以及支持类正常化并处理数据。机器学习算法如支持向量机、人工神经网络、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、遗传规划和遗传算法的支持。大多数Encog培训使单机多核硬件多线程和规模。Encog还可以进一步利用GPU加速处理时间。还提供了一个基于GUI的工作台帮助模型和机器学习算法训练。Encog自2008年以来一直在积极开发。
http://www.heatonresearch.com/encog/

蚁群算法,粒子群算法优缺点_nizhonglian_新浪博客
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d8f1b9301015sut.html

蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为的启发,是一种群智能优化算法。它基于对自然界真实蚁群的集体觅食行为的研究,模拟真实的蚁群协作过程。
算法由若干个蚂蚁共同构造解路径,通过在解路径上遗留并交换信息素提高解的质量,进而达到优化的目的。蚁群算法作为通用随机优化方法,已经成功的应用于TSP等一系列组合优化问题中,并取得了较好的结果。

《量化投资:以MATLAB为工具》
MATLAB神经网络43个案例分析,这个还有上面这本书,对研究双色球应该有帮助
http://www.matlabsky.com/forum-105-1.html

人可以发现很多规律,但计算统计不给力,通过机器他可以日夜不停地高速计算
把人的思维内容输入到电脑,结合电脑的记忆计算能力配合起来就非常强大了
机器用于处理大数据有先天优势,但数学模型一定要正确
深度学习和神经网络的好处就是可以自己纠正,可以自己生成节点,错误的输入也可以给你输出接近正确的结果

有兴趣可以加“双色球软件选号群”637766173 QQ群讨论。

原文地址:https://www.cnblogs.com/jasonxu19900827/p/11442525.html

时间: 2024-08-27 08:27:47

人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究的相关文章

【吴恩达课后测验】Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验【中英】

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和"AI是新电力"相类似的说法是什么? [ ?]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [ ?]通过"智能电网",AI提供新的电能. [?]AI在计算机上运行,??并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.1

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.1 http://blog.csdn.net/sunbow0/ Spark MLlib Deep Learning工具箱,是根据现有深度学习教程<UFLDL教程>中的算法,在SparkMLlib中的实现.具体Spark MLlib Deep Learning(深度学习)目录结构: 第一章Neural Net(NN) 1.源码 2.源码解析 3.实例 第二章Deep Belief Nets(DBNs

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.2 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 2基础及源码解析 2.1 Neural Net神经网络基础知识 2.1.1 神经网络 基础知识参照: http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C 2.1.2 反向传导算法

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3

Spark MLlib Deep Learning Neural Net(深度学习-神经网络)1.3 http://blog.csdn.net/sunbow0/ 第一章Neural Net(神经网络) 3实例 3.1 测试数据 3.1.1 测试函数 采用智能优化算法的经典测试函数,如下: (1)Sphere Model 函数表达式 搜索范围 全局最优值 函数简介:此函数为非线性的对称单峰函数,不同维之间是不可分离的.此函数相对比较简单,大多数算法都能够轻松地达到优化效果,其主要用于测试算法的寻优

深度学习神经网络纯C语言基础版

当今Deep-Learning已经是火到一定境界了,深度学习神经网络(DNN)在计算机视觉领域的表现可谓见效非凡.当然,工程上运用了卷积神经网络来减少计算量而不是全连结的神经网络-这样计算量实在太大了.但是,对于神经网络来说计算量真的不是问题,因为它的结构能够确保它能够并行计算,一旦网络的每一个单元都能够独立的进行计算,每一层再多的连结也是同时进行计算的.期待硬件神经网络的发展. 下面手写了一套任意隐层数神经网络构建的C语言函数,能够方便移植到嵌入式设备中.该程序只是一个基于矩阵全连结形式的基础

《神经网络与深度学习(美)MichaelNielsen著》中英文版PDF+源代码+吴岸城版PDF

资源链接:https://pan.baidu.com/s/1-v89VftxGHdzd4WAp2n6xQ<神经网络与深度学习(美)Michael Nielsen 著>中文版PDF+英文版PDF+源代码以及<神经网络与深度学习 >(吴岸城版)中文版PDF,206页,带书签目录:英文版PDF,292页,带书签目录:配套源代码.经典书籍,讲解详细.神经网络和深度学习给出了在图像识别.语义识别和NLP领域中很多问题的最好解决方案.本书将会教你在神经网络和深度学习背后的众多核心概念.两本中文

BP神经网络在双色球彩票上的预测实验及实现

人工智能和人工神经网络,提到这些可能有很多人都觉得很高深,很高级.但其实也有简单的,比如BP神经网络,就目前的人工神经网络发展看,除了深度学习算法的人工神经网络以外,应用最广泛的就是BP神经网络,BP神经网络能够快速发现并学习具备线性回归特征的问题.相信也有很多人想把它用在彩票分析上,处于爱好和玩的原因,我就来做一个实现. BP神经网络的关键参数一般有3个,输入节点个数,隐藏节点个数,输出节点个数.双色球,自然输入输出都是7了.基本想法是,根据前一期的号码,推算下一期的号码.这样训练样本也很丰富

人工智能——深度学习介绍

AI系统需要具备自己获取知识的能力,即从原始数据中提取模式的能力,这种能力被称为机器学习. 一个称为逻辑回归的简单机器学习算法可以可以决定是否跑妇产,这种能力被称为逻辑回归. 区分垃圾电子邮件和合法电子邮件,这种能力的算法是朴素贝叶斯算法. 这些简单的机器学习算法的性能在很大程度上依赖于给定数据的表示. 表示学习算法的典型例子是自编码器 自编码器是由一个编码器函数和一个解码器函数组合而成,编码器函数将输入数据转化为一种不同的表示,而解码器又将函数则将这个新的表示转换回原来的形式. 当设计特征或设

【转载】深度学习&amp;神经网络 科普及八卦 学习笔记

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮. 第二篇