Python数据分析:双色球的深度学习预测

Python预测双色球福利彩票中奖号码(随便玩玩,不要当真) 铁子们应该都是听说过双色球的吧 阅读详情

双色球是福利彩票的一种玩法,已经卖了有很多年。之前在支付宝上app可以买的,每天2块钱很有益身心健康,比LOL有积极意义。对于双色球这门游戏,刚开始买的时候是纯粹靠感觉,后来百度又看到了百度预测(虽然尼玛感觉一点都不准)。到底买双色球是纯靠运气,还是也有技术含量呢?
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关于双色球的预测,有很多老彩民喜欢研究,有不少流派也看了一些。像黄金分割选号、尾数分布选号、相减排除等等方法就不一一枚举了,有兴趣的自行研究。
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总之目标就是:
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这里主要说下通过Python捞取双色球的历史数据、回归预测

一、历史数据

双色球的历史数据URL:http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_1.html
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爬取数据这块主要就是用beautifulsoup就可以了。
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写入到txt文件里,格式如:

#(‘2016-05-03’, ‘09,12,24,28,29,30,02’)

#(‘2016-05-01’, ‘06,08,13,14,22,27,10’)

#(‘2016-04-28’, ‘03,08,13,14,15,30,04’)

二、回归预测

主要是通过LR对每位数字的训练预测概率
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整体上来说比random心理觉得靠谱些。

三、深度学习训练预测

时间序列上的RNN可能效果更好点,毕竟多了些记忆的特点。
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在这里用RNN的变种LSTM进行训练预测,Python中有不少包可以直接调用来构建LSTM模型,比如pybrain, kears, tensorflow, cikit-neuralnetwork等。这里我们选用[keras]

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具体的框架格式参考这里
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至于还有很多其他方法待有空的时候再测试测试。

最后:

另外怕大家不会使用,直接给大家准备了写好的,直接下载打开即可使用!
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一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
在这里插入图片描述

二、Python必备开发工具

在这里插入图片描述

四、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
在这里插入图片描述

五、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。在这里插入图片描述

六、Python练习题

检查学习结果。
在这里插入图片描述

七、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
最后,千万别辜负自己当时开始的一腔热血,一起变强大变优秀。

数学建模预测模型实例(三)---双色球概率预测模型 双色球概率预测模型 前言 最近新晋彩民佩瑞对于双色球产生了极为浓厚的兴趣,在买过几注随机号码中奖无果后,决心潜心修炼,钻研一个比较靠谱的预测方法!所以有了这篇文章,文章思路及结果仅供娱乐,请勿当真! 建模思路 在产生这个想法之后我首先查阅了网络上各种各样的双色球预测模型,发现了几类具有代表性的: 1.基于神经网络的回归预测模型 2.基于LSTM的预测模型 3.基于深度学习的预测模型 看到这三种预测模型是不是觉得很高深,没错!我也是这样的感觉!所以我又开始了新一轮的资料搜索,这次去详细的了解了一下有关双色球的 阅读详情

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python 双色球+大乐透彩票AI预测

Installing step1,安装anaconda(可参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500); step2,创建一个conda环境,conda create -n your_env_name python=3.6; step3,进入创建conda的环境 conda activate your_env_name,然后执行pip install -r requirements.txt; step4,按照Getting Started执行即可,推荐使用PyCharm Getting Started python get_data.py --name ssq # 执行获取双色球训练数据 如果出现解析错误,应该看看网页 http://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php 是否可以正常访问 若要大乐透,替换参数 --name dlt 即可 python run_train_model.py --name ssq # 执行训练双色球模型 开始模型训练,先训练红球模型,再训练蓝球

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