机器学习（ML）是一项出色的技术，它在与分类和预测有关的任何领域中都显示出令人鼓舞的结果。一项非常需要准确性的特定领域是体育赛事预测。随着越来越多的资金流向博彩领域，俱乐部老板和经理们都在寻找分类模型，以更好地理解比赛结果并制定赢得比赛所需的策略。

这些模型基于大量的历史数据，例如比赛结果、球员表现、球员位置、预期助攻等。机器学习允许计算机系统通过分析记录的示例来代替实际经验，建模数据和计算结果来学习。机器学习（ML）的主要优点是分析不依赖于预编程：实际上，所有计算都是基于数据本身中检测到的模式进行的，而没有设定预期。

随着计算机处理能力的增强和现在几乎所有内容上可用的大量数据，机器学习系统可以处理许多示例。这种技术可以改变它接触到的任何领域，并且肯定会随之而来的是巨大的社会和经济机会。

让我们看一些可以用来预测体育比赛结果的技术，从而帮助俱乐部老板和经理制定获胜策略。

 资料分类

机器学习代表了统计和计算机编程的协同作用。它无需显式命令即可基于大量数据建立模型。钉书机机器学习应用程序将深度神经网络与人工神经网络结合使用来预测结果。

 神经网络

神经网络是一组算法，旨在模拟人脑常规实现的模式识别。他们提取现实数据中的数字模式，然后将其转换为矢量。

神经网络可以对馈送的数据进行聚类和分类。在对标记的数据集进行多次学习之后，他们可以根据感知到的相似性对未标记的数据进行分组，或者以特定的方式对信息进行分类。

深度神经网络（DNN）和人工神经网络（ANN）用于开发可预测足球比赛结果的有效框架。即，包括玩家排名，表现，比赛结果和其他可能因素的数据集允许ANN和DNN生成预测。每个数据集都分为用于建立模式的训练集，用于试用模型的测试集和用于将模型的准确性与实际结果进行比较的验证集。

一种这样的模型表现异常出色，因为它预测了2018年FIFA世界杯的比赛结果为63.3％。

 监督学习

监督学习是机器学习中最常见的方法。它涉及输入输入和输出变量，然后让算法学习映射输入和输出之间关系的最准确的数学函数。这样做的目的是很好地掌握映射功能，以便在拥有新的输入数据时，您将能够预测输出变量的值。

本质上，监督学习意味着从单个或多个预测变量中预测给定的目标变量。训练持续进行，直到模型在训练数据上达到一定水平的预测准确性为止。监督学习最著名的例子是线性回归，决策树，随机森林，KNN和逻辑回归。

 无监督学习

无监督学习不需要结果变量即可创建估算值-模式仅基于输入数据。基本上，它是聚类分析的一种形式，其工作原理是根据相似度将数据点分组为聚类。

 强化学习

这种方法允许机器通过反复试验来连续训练。它从过去的经验中学习，并利用这些知识做出越来越准确的预测。有关团队表现，比赛结果和球员统计数据的数据用于算法中，以创建比赛概率并帮助博彩公司创造下注几率。

 线性回归

线性回归建立了两个变量之间的关系。使用此方法时，主要目标是找到最适合所提供数据的回归线。最佳拟合是将基于关系预测的值与实际值之间的差异最小化的方法。回归线由线性方程式（Y=a*X+b）定义。X和Y是每个变量集的值，而a和b系数表示它们之间的关系。例如，可以找到运动队得分与每个球员彼此比赛时间之间的关系，然后尝试根据球员在一起比赛的时间来预测得分。

 概要

从体育迷到赌徒，体育赛事预测已成为许多人激动的领域。这也是一个多产的研究领域，因为比赛结果取决于各种因素，例如球员的士气、技能和当前得分。随着时间的推移，机器学习必将在预测比赛中发挥更大的作用。但是，人为因素将始终在体育运动中发挥重要作用，到目前为止，还没有机器能够预测到这一点。