Jump to content

Hoşgeldiniz!

Bir reklam engelleyici kullanıyorsunuz. Sorun yok. Kim yapmaz?

Ancak reklam geliri olmadan, bu siteyi harika yapmaya devam edemeyiz.

Search In
  • More options...
Find results that contain...
Find results in...
Duyuru
  • Forum kurallarını okumadan forumda mesaj atmayınız. Üye olduysanız kuralları kabul etmişsiniz demektir. Lütfen kuralları iyicene okuyun ve ona göre hareket edin!!!
  • "Mix Kombine Kuponlar" bölümünde paylaşılan kuponların daha sonra maç sonuçlarını da paylaşırsak bilgi kirliliğini önlemiş oluruz. Paylaşım yapan arkadaşlardan ricamdır.

Search the Community

Showing results for tags 'ile'.



More search options

  • Search By Tags

    Type tags separated by commas.
  • Search By Author

Content Type


Forums

  • ExcelBet365
    • Forum kuralları
    • Maç ve Kupon paylaşımı
    • Duyurular
    • Şikayet ve öneri
  • ExcelBetGroup
  • Spor
    • Football
    • Basketball
    • Tenis
    • Bahis stratejileri ve taktikleri
    • DİGER SPORLAR
  • Diger
    • YARDIM
    • Şikayet
    • Tavsiye
    • ORTAKLARIMIZ
    • Diğer konular
  • PashaGaming's Şikayetler
  • PashaGaming's Bonuslar ve Kampanyalar

Blogs

There are no results to display.

There are no results to display.

Product Groups

There are no results to display.

Calendars

There are no results to display.

There are no results to display.


Find results in...

Find results that contain...


Date Created

  • Start

    End


Last Updated

  • Start

    End


Filter by number of...

Joined

  • Start

    End


Group


About Me


Tel numarası

Found 13 results

  1. ARKADAŞLAR MERHABALAR... ÖNCELİKLE HERKESE KOLAY GELSIN BOL ŞANSLAR. WEBHARVY İLE MS İY 2. YARI ACILIS KAPANIŞ VE OVER 0.5 1.5 2.5 UNDER O.5 1.5 2.5 ÜST KG ORANLARI İLE Bİ EXCEL YAPMA ŞANSIMIZ VAR MIDIR ? VAR İSE YARDIMCI OLABİLİR MİSİNİZ ? YOKSA ELLE MI YAZMAK ZORUNDAYIZ ? CEVAPLARINIZ İÇİN ŞİMDİDEN ÇOK TEŞEKKUR EDERİM.
  2. Soccer24.com da iki gündür ev yada deplasmanın oranı 1.90 ise 1,5 üst değerlendiriyorum ve geliyor ama maçlar başlamadan 1-2 saat önce oranlar değişiyor o yüzden 10 saat önceden maçlarınızı ayarlarsanız sıkıntı çıkıcağını zannetmiyorum bu gece için ve yarın için fotoğraları atıcam dene aşamasında.
  3. Herkese kolay gelsin bol kazançlar Php ile oddsportal1.com sitesinden veri çekmek istiyorum. Bu konu hakkında bilgisi olan aydınlatır mı bizi? Hali hazırda parayla yapanlar dmden yazsın.
  4. Payout değeri hesaplayan Exceller gördüm oran Excel leri zaten dünya kadar dolu bunları birleştirmis bir Excel var mı yoksada yapılır mı en azından ikisi sonucu görmek mümkün mü analiz ederken hem oranlara bakıp hem paout u hesaplasa buradan diyelim ms /1 -(15 maç bulsa payout değeri bunu yüzde cinsinden desteklese bildiğiniz bu şekilde çalışan Excel varsa sevinirim aciklarsaniz yada yapabilecek arkadaş var mı
  5. Bir excel üzerinde iki farklı siteden bilgileri alarak analiz hazırlıyorum. Önerisi olan varsa yazmasını rica ediyorum. Excelin videosu mevcut
  6. Arkadaşlar selamlar Burada en iyi exceli oluşturmak için gerekli dosyaları paylaşalım ve hep birlikte ortak bir analiz listesi hazırlayalım. şuan piyasadaki en iyi analiz çekme programı webharvy, bu analiz excelinde neler olmalı ve bu listeyi oluşturmak için çekilecek alanları paylaşalım özellikle bilgisayarında webharvy yüklü arkadaşlar ile çekilecek dosyaları bölümlere ayırıp çekim işlemi yapalım daha sonra *.tvs formatında yükleme yapalım ve ortak listede birleştirelim. *.tvs formatından excele aktarım çok kolay olduğu için *.tvs formatı olarak diyorum. aynı fikirde olan arkadaşlar buradan yazsın bu konu üzerinden paylaşalım. burada belkide dünyanın en iyi excelini çıkartabiliriz tabi bu excel sadece konuda tuzu olanların elinde olmalı diye düşünüyorum. yorumlarınızı bekliyorum. örnek Correct-score dosyamı ekliyorum, bu listeye daha neler ekleyebiliriz bunları paylaşalım. 2018 only CS Birleştirme.xlsx
  7. Merhaba. Öncelikle kullandığım sitelerle başlayayım. http://www.oddsmath.com/ ve https://www.oddsportal1.com/. Oran düşüşlerini takip edebileceğiniz ve benim kullandığım siteler bunlardır. Eğer konuyla ilgilenen arkadaşlar varsa ekleme yapabilirler. İlk site olan oddsmath size oranı düşen maçları düşüş seviyelerine göre filtreler. Oddsportaldan tek tek maç takip etmek yerine burada verilen maçları göz önüne alıp daha sonra oddsportaldan takip etmek kolaylık sağlıyor. Peki neden oranı düşen maçları takip ediyoruz? Bu oran düşüşleri bahis sağlayıcıların maçın durumuna göre (sakatlık vs vs) oranları değiştirmesinden kaynaklanabilir. Bir ikinci sebep ise bahise yüklü miktarda para basılması bahsin oranını düşürmüş olabilir. Biz burada 2. sebebi kendi lehimize kullanmaya çalışacağız. Bir bahise 15-20 dakika kala oranları düşürecek kadar yüklü giriliyorsa birileri kazanacağına güveniyor demektir. Nasıl neden güvendiğine burada değinmeyeceğim. Bizim amacımız da o bahise güvenen insanlarla birlikte kazanabilmek olacaktır. Stratejiyi uygulama aşamasında ise oddsmath sitesine girip dropping odds kısmından "starts at last hour" "drop in the last hour" filtrelemelerini yapacağız. Bunun sebebi maça daha yakın olan düşüşleri daha rahat takip edebilmektir. Ben genelde taraf bahisleri ve AH0 filtrelemesini kullanıyorum. Sitenin bize verdiği %12 üzerindeki düşüşleri takip etmeye çalışın. Site bize %12 üzerinde bir düşüş verdi o bahisi alacak mıyız? Hayır tabiki de. Maça 3-4 dakika kalana kadar oran düşüşlerini oddsportaldan takip etmeye başlayın. Eğer oran sürekli artıp düşüyor düşüp artıyorsa maçtan uzak durabilirsiniz. Eğer oddsmath'ta verildiği gibi bir düşüş yaşanmış ve maç saatine kadar gözle görülür bir değerde oynama gerçekleşmemişse bahsi alabiliriz. Riski azaltmak isterseniz de daha düşük oranlardan handikap miktarlarını arttırabilirsiniz (+1,+1,5 vs). Her sistemde olduğu gibi bu sistemde de %100 diye bir şey yoktur. Sabırlı davranmanızı tavsiye ederim. Benim stratejim ana hatlarıyla böyledir. Sorunuz olursa cevaplamaya çalışırım. Eğer sistemle ilgili yanlış bulduğunuz, düzeltmek istediğiniz veya eleştirmek istediğiniz bir kısım varsa öğrenmek isterim. Bu stratejiyle aldığım bir kaç maçı buraya bırakıyorum. Bahisler birimim olan 10 TL X Stake üzerinden alınmıştır. Stakeleri kendim belirliyorum. Bol şans herkese.
  8. Fm 2019 oyuncu verilerine göre takım güçlerinin ortalaması alınınca karşılama sonucunda hangi takımın kazanacağı olasılığını hesaplamak için bir excel formülüne ihtiyacım var. O günkü kadroda sakat veya cezalı, kadroda olmayan oyuncuları çıkartıp poisson oranı yapmak istiyorum. Örnek olarak ekte görselleri paylaştım. Yardımcı olursanız sevinirim. İyi çalışmalar dilerim.
  9. Giriş Henüz oynanmamış bir spor müsabakasının sonucunun tahmini hakkında bir çok istatistiksel ve makine öğrenmesi çalışmaları yapılmıştır. Bu çalışmalar, takımların önceki maçlarda attığı ve yediği gol sayıları üzerinden doğrusal regresyon yaparak atacağı ortalama gol sayısını tahmin etmek ve Poisson olasılık dağılımı ile gol olasılıklarını hesaplamaktadır. Bir diğer yöntem ise maç sonuç tahminini bir sınıflandırma problemi olarak değerlendirip, makine öğrenmesi algoritmalarıyla modellemeyi amaçlamaktadır. Bir futbol maçında mücadele eden takımların attığı gol sayıları Poisson dağılımı gösterir ve bu takımların Poisson değişkenleri bir takımın ofansif, diğer takımın da defansif gücüne bağlıdır. Ancak, takımların ofansif ve defansif güçleri sezon boyunca sabit değildir. Oyuncuların form durumları, moralleri, sakat veya cezalı olmaları, takımın ofansif ve defansif gücüne etki ettiğinden ötürü güncel maçlara daha fazla ağırlık verilerek değerlendirilmesi gerekir. Spor karşılaşmalarının sonucunu etkileyen bir çok subjektif değişken vardır. Hava durumu, maçın önemi, takımın morali, vb. gibi örnekler verilebilir. Dolayısıyla maç sonucu sadece takımların ofansif ve defansif kabiliyetlerine bağlı değildir. Bu sebeple, Poisson değişkenlerinin hesaplanmasında kullanılan fonksiyon daha karmaşık olmalı ve bu değişkenleri de barındırmalıdır. Takımların geçmiş maçlarda attığı ve yediği gol sayıları üzerinden doğrusal regresyonla gol sayısı tahmin etmeye ek olarak, geliştirilen bir diğer istatistiksel yöntem ise, doğrudan maç sonuçlarını değerlendirmektir. Bu yöntemler, maçları (galibiyet, beraberlik, mağlubiyet) olarak değerlendirip, skorları dikkate almamaktadır. Yapılan çalışmalardan biri satranç oyuncularının değerlendirilmesi için geliştirilmiş olan ELO puanlama sistemini (Elo, 1978) futbol alanında uygulayarak bahis şirketlerinin oranlarıyla karşılaştırılmıştır. İngiltere 1. Lig takımlarından Tottenham Hotspur’un 1995-1997 yılları arasındaki karşılaşmaları Bayes ağları kullanılarak modellenmiş ve konunun uzmanlarının da bilgisi ile oluşturulan uzman Bayes ağı ortalama %59 başarı yakalamıştır. Diğer Bayes ağları ise %40-50 başarıya ulaşabilmişlerdir. Yapay sinir ağları kullanılarak 2006 FIFA Dünya Kupası veri kümesinde, sonucu berabere biten maçlar çıkarıldığında ev sahibi mi yoksa konuk takımın mı kazanacağı %76.9 başarı ile tahmin edilebilmiştir. Rugby maçlarının yapay sinir ağları ile modellenmiş, ve dört farklı Rugby liginden oluşan veri kümeleri ile yapılan testlerde en yüksek %75, en düşük ise %52 başarı elde edilmiştir. UEFA Şampiyonlar Ligi’nde oynanmış 96 futbol maçı, çeşitli makine öğrenmesi metodları ile modellenmiştir. Her maç için yaklaşık 30 özelliğin bulunduğu veri kümesi kullanılarak, yaklaşık %60’lık başarı sağlanabilmiştir. Takımların Güçlerinin Hesaplanması ve Ortalama Gol Sayısının Belirlenmesi Güçlü bir takımı, zayıf bir takımdan ayıran özellik daha çok gol atma ve kalesinde daha az görme kabiliyetidir. Dolayısıyla bir futbol maçının sonucunu tahmin eden modeller, mücadele edecek iki takımın arasındaki bu kabiliyet farklarını dikkate almalıdır. Eğer i ve j takımları arasında oynanan bir maçın skoru (Xij,Yij) ise, i takımının j takımına attığı gol sayısı olan Xij, i takımının ofansif gücüne ve j takımının defansif gücüne bağlıdır. Benzer şekilde, j takımının i takımına attığı gol sayısı olan Yij, i takı- mının defansif gücüne ve j takımının ofansif gücüne bağlıdır. Takımların ofansif ve defansif güçlerinin dikkate alındığı fonksiyon ise Poisson dağılımı gösterir. Xij ~ Poisson (LOAG · Oi · Dj) Yij ~ Poisson (LOAG · Di · Oj) LOAG - Ligde bir takımın attığı ortalama gol sayısı Oi - i takımının ofansif gücü Di - i takımının defansif gücü Oj - j takımının ofansif gücü Dj - j takımının defansif gücü Bir takımın ofansif gücü, mücadele ettiği ligde bir takımın maç başına attığı gol ortalamasından ne kadar az veya fazla gol attı- ğını; defansif gücü ise ligde bir takımın maç başına yediği gol ortalamasından ne kadar az veya fazla gol yediğini gösterir. Takımların ofansif ve defansif güçleri hesaplanırken, öncelikle ligde bir takımın maç başına attığı ortalama gol kullanılarak hesaplanır. LOAG = TG ÷ (TS · N) LOAG - Ligde bir takımın attığı ortalama gol TG - Ligde atılan toplam gol TS - Takım Sayısı N - Değerlendirmeye alınan hafta sayısı Örnek olarak Türkiye Süper Ligi 2014/2015 Sezonu’nun 25. Haftası’nda oynanmış olan Fenerbahçe-Beşiktaş karşılaşmasının tahmin edileceği bir senaryo ele alınırsa, öncelikle ligdeki tüm takımların attığı gol sayıları hesaplanır. Takımların ofansif ve defansif güçleri hakkında güncel bir bilgi elde etmek açısından son 5 haftanın maçları dikkate alındığında (N = 5), ligin 20, 21, 22, 23 ve 24. haftaları boyunca ev sahibi takımlar 71, konuk takımlar ise 60 gol olmak üzere toplam 131 gol (TG) atmışlardır. Türkiye Süper Ligi’nde 18 takımın mücadele ettiği düşünüldüğünde (TS = 18), bir takımın maç başına attığı ortalama gol sayısı aşağıdaki gibi hesaplanır: LOAG = 131 ÷ (18 · 5) = 1.46 Bu süre zarfında Fenerbahçe kendi sahasında ve deplasmanda olmak üzere toplam 9, maç başına ise 1.8 gol atmıştır. Aynı dö- nemde Beşiktaş ise toplam 11, maç başına ise 2.2 gol atmıştır. i takımının ortalama attığı gole OAGi denirse, i takımının ofansif gücü denklem aşağıdaki denklem ile hesaplanır: Oi = OAGi ÷ LOAG Di = OYGi ÷ LOAG Oi - i takımının ofansif gücü OAGi - i takımının ortalama attığı gol sayısı LOAG - Ligde bir takımın attığı/yediği ortalama gol Di - i takımının defansif gücü OYGi - i takımının ortalama yediği gol sayısı Bu durumda; OFenerbahçe = 1.8 ÷ 1.46 = 1.23 OBeşiktaş = 2.2 ÷ 1.46 = 1.51 olmaktadır. Yani Fenerbahçe, ligdeki ortalama bir takımdan %23, Beşiktaş ise %51 daha fazla gol atma gücüne sahiptir. Benzer bir yöntemle takımların defansif güçlerini de hesaplamak gerekir. Bir takımın, bir maçta attığı gol sayısı rakip takı- mın da yediği sayısı olduğundan dolayı, ligde atılan toplam gol sayısı ile yenilen toplam gol sayısı eşittir. Bu sebeple, bir takım, kalesinde ortalama 1.46 gol görmüş şeklinde de yorumlanabilir. Fenerbahçe bu 5 haftalık dönemde toplam 5, maç başına ortalama 1 gol kalesinde görmüştür. Beşiktaş ise toplam 6, maç başına ortalama 1.2 gol kalesinde görmüştür. Bu durumda Fenerbahçe ve Beşiktaş’ın defansif güçleri; DFenerbahçe = 1 ÷ 1.46 = 0.68 DBeşiktaş = 1.2 ÷ 1.46 = 0.82 olarak hesaplanır. Yani son ligin 20. ve 25. haftaları arasında Fenerbahçe lig ortalamasından %32, Beşiktaş ise %18 daha az gol yemiştir. Denklem (1)’de gösterilen, ve takımların atmasını beklediğimiz gol sayısını veren fonksiyona göre, Fenerbahçe’nin Beşiktaş’a atmasını beklediğimiz gol sayısı (XFenerbahce-Beşiktaş) ve Beşiktaş’ın Fenerbahçe’ye atmasını beklediğimiz gol sayısı (XBeşiktaş-Fenerbahçe) aşağıdaki gibi hesaplanır: XFenerbahce-Beşiktaş ~ Poisson (LOAG · OFenerbahçe · DBeşiktaş) ~ Poisson (1.46 · 1.23 · 0.82) ~ Poisson (1.473) XBeşiktaş-Fenerbahce ~ Poisson (LOAG · OBeşiktaş · DFenerbahçe) ~ Poisson (1.46 · 1.51 · 0.68) ~ Poisson (1.499) Maç esnasında atılan gol sayıları tam sayı olduğundan dolayı bu Poisson ortalama beklenen değerlerinin takımların gol atamama, 1 gol atma, 2 gol atma, vb. gibi tam sayı olasılıklarının hesaplanması gerekmektedir. Ancak, bu çalışmada maç skor olasılıklarını hesaplamayıp, bu elde edilen Poisson değişkenlerinin (1.473 ve 1.499) maç sonucunu makine öğrenmesi ile modellerken ne kadar başarılı olacağı test edilecektir. Veri Kümesinin Modellenmesi ve Algoritmaların Karşılaştırılması Makine öğrenmesi, veri kümesinde bulunan özelliklerin sonucu nasıl etkilediğinin anlaşılması ve henüz sonucu belli olmayan bir durumun sınıflandırılması için kullanılmaktadır. Makine öğ- renmesi konusunda çok çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Bu çalışmada veri kümesi Naive Bayes, BayesNet, Multilayer Perceptron, LogitBoost, DecisionTable, ZeroR ve C4.5 algoritmaları ile modellenmiş ve maç sonucunu ev sahibi takım galibiyeti (H), beraberlik (D) ve konuk takıp galibiyeti (A) seçenekleri içerisinden doğru tahmin etme başarıları karşılaştırılmıştır. Naive Bayes algoritması özelliklerin kendi aralarında bağımsız olduğunu varsayarak, hangi özelliğin hangi değere sahipken hangi sınıf değerinin seçildiğini analiz eder. Bayes Net, özellik ve sınıf kümelerini yönlendirilmiş çevrimsiz çizge ile ifade ederek, olası sınıf değerleri için olasılık hesaplar. Multilayer Perceptron bir grup özelliği bir grup sınıf değerine eşler. Girdiler ve çıktılar arasında birden çok katman bulunur ve veri bu ara katmanlarda işlenir. LogitBoost, tahmin başarısını düşü- ren verilerin veri kümesindeki önemini artırarak, tahmin başarısını iyileştirme amacı güder. DecisionTable, veri kümesinde bulunan özellikler hangi değerlere sahipken, o gözlemin nasıl sınıflandırıldığını anlayarak, henüz sınıflandırılmamış gözlemlere sınıf değeri atar. ZeroR, sadece sınıf değerine odaklanır ve diğer özellikleri dikkate almaz. Test kümesindeki tüm gözlemlere, eğitim kümesinde en çok bulunan sınıf değerini atar. Makine öğrenmesi algoritması olarak kullanılmaz, genelde diğer algoritmaların başarılarını karşılaştırmak için bir kriter olarak ele alınır. C4.5 eğitim kümesindeki gözlemleri kullanarak bir karar ağacı oluşturur. Her ligin dinamikleri ve yapısı farklı olduğundan dolayı veri kümesi lig bazında bölünmüş olup, her ligin veri kümesi ayrı ayrı işleme alınmıştır. Algoritmalar WEKA uygulamasında standart değişken değerleri kullanılarak test edilmiştir. Yapılan çalışma neticesinde, Decision Table algoritması 16 ligin 11’inde en yüksek başarı değerini elde etmiştir. ZeroR 8, BayesNet 6, Multilayer Perceptron 3 ve LogitBoost 1 ligde en başarılı sonucu vermiştir. NaiveBayes ve C4.5 algoritmaları ise test edilen 16 futbol liginden hiç birinde en başarılı olamamıştır. Futbol karşılaşmalarının 3 sınıflı {H,D,A} bir sınıflandırma problemi olarak değerlendirilmesinden, rastgele bir sınıf seçimi ile %33 başarı sağlanabileceği varsayılabilir. Bu durumda, %33’ten daha iyi sınıflandırma yapan algoritmalar teorik olarak başarılı olarak değerlendirilebilse de her lig için ZeroR’dan daha yüksek skor elde eden algoritmaların başarılı kabul edilmesi daha doğru olacaktır. Bu çalışmada ZeroR’dan en az %1 daha iyi sonuç veren algoritmalar başarılı olarak değerlendirilmiştir. Buna göre Multilayer Perceptron İngilitere 1. Ligi’nde %3.25 ve Belçika 1. Ligi’nde %4.78, Decision Table ise İspanya, Türkiye, Hollanda ve Portekiz 1. Liglerinde sırasıyla %1.11, %4.21, %1.94, %3.97 daha başarılı olmuştur. Sonuç Geçmiş gözlemlerin makine öğrenmesi ile modellenmesi ve oluşturulan bu modelin yeni, sınıflandırılmamış gözlemlerin sınıflandırılmasında kullanılması bir çok alanda kullanılmaktadır. Spor sektörünün popülerliği göz önünde bulundurulunca, gelecek maçların sonuçlarının tahmin edilmesi bir çok istatistiksel ve makine öğrenmesi çalışmasına konu olmuştur. İnternet üzerinde kolaylıkla veri kümesi bulunabilmesi sebebiyle bu çalışmada sadece futbol ele alınmıştır; ancak diğer bir çok takım ve bireysel sporlara da uygulanabilmektedir. Bu çalışmada sadece takımların attıkları ve yedikleri gol ortalamaları üzerinden özellikler oluşturulurken, maç sonucunu etkileyen hava şartları, sakat / cezalı oyuncular, maçın önemi, vb. gibi özellikler eklendiği takdirde modelleme başarısının artabileceği öngörülmektedir. Kullanılan veri kümesinin çok kapsamlı olmasından ötürü, her futbol maçı için bu özelliklerin eklenmesi vakit alacak bir süreç olduğundan, bu çalış- mada dikkate alınmayıp, sadece takımların ofansif ve defansif kabiliyetlerinin sonuca etkisinin modellenmesi amaçlanmıştır. Modelleme sonuçlarına göre, seçilen algoritmalar sınıflandırma başarısı açısından çok büyük farklılık göstermemiştir. En iyi sonuç gösteren ve en kötü sonuç gösteren algoritmalar arasında en fazla %4’lük bir fark görülmüştür. En yüksek sonucun %50-52 seviyesinde olduğu bu durumda, varolan s ınıflandırma algoritmalarının futbol veri kümesi için çok uygun olmadığı gibi bir değerlendirme de yapılabilir. Bir diğer çıkarılabilecek sonuç ise, daha yüksek modelleme başarısı elde edilen liglerin, diğerlerine göre daha tahmin edilebilir olduğudur. İngiltere 1. Ligi’nde futbol maçlarının sonucu %49.77 oranda başarılı tahmin edilebilmişken, İngiltere 2. Ligi’nde bu oran %43.94, İngiltere 3. Ligi’nde %43.97, İngiltere 4. Ligi’nde ise %42.75 olarak hesaplanmıştır. Dolayısıyla, İngiltere 1. Ligi’nde, İngiltere’nin alt liglerine kıyasla daha az sürpriz sonuç çıktığı şeklinde düşünülebilir. Kaynaklar [1] Maher, M. J. (1982), Modelling association football scores. Statistica Neerlandica, 36: 109-118. [2] Dixon, M. J. and Coles, S. G. (1997), Modelling Association Football Scores and Inefficiencies in the Football Betting Market. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 46: 265-280. [3] Crowder, M., Dixon, M., Ledford, A. and Robinson, M. (2002), Dynamic modelling and prediction of English Football League matches for betting. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 51: 157-168. [4] Karlis, D. and Ntzoufras, I. (2011). Robust fitting of football prediction models. IMA Journal of Management Mathematics, 22, 171-182. [5] Rue, H. and Salvesen, O. (2000), Prediction and Retrospective Analysis of Soccer Matches in a League. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 49: 399-418. [6] Karlis D. and Ntzoufras J. (2000). On modelling soccer data. Student 3, 229-245. [7] Karlis, D. and Ntzoufras, J. (2003) Analysis of sports data Using bivariate Poisson models. The Statistician 52, 381-393. [8] Knorr-Held (2000) Dynamic Rating of Sports Teams. The Statistician 49, 261-276. [9] Koning, R. H. (2000), Balance in Competition in Dutch Soccer. Journal of the Royal Statistical Society: Series D (The Statistician), 49: 419-431. [10] Hvattum, L.M, Arntzen, H. (2010). Using ELO ratings for match result prediction in association football. International Journal of forecasting, Volume 26, Issue 3, 460-470. [11] Joseph, A., Fenton, N.E., Neil, M. (2006). Predicting football results using Bayesian nets and other machine learning techniques. Knowledge-Based Systems. 19, 544-553. [12] Huang, K.Y. (2010). A Neural Network Method for Prediction of 2006 World Cup Football Game. The 2010 International Joint Conference on Neural Networks, 1-8. [13] McCabe, A., Trevathan, J. (2008). Artificial Intelligence in Sports Prediction. Fifth International Conference on Information Technology: New Generations, 1194-1197. [14] Hucaljuk, J., Rakipovic, A. (2011). Predicting football scores using machine learning techniques. MIPRO 2011, 1623- 1627
  10. ARKADAŞLAR BAŞLIKDA DA DEDİĞİM GİBİ GERÇEKTEN BÜTÜN SIKINITILARINIZDAN KURTARACAK Bİ EXCEL YAZIYORUM UMARIM FAYDALI OLUR GRUBA ŞİMDİ KABA TASLAK BİTTİ DENEMELERDEYİM BUGUN İLE BAŞLIYORUM SADECE EXCELİN ORANSAL OLARAK OYNAMAMIZI İSTEDİĞİ MAÇLARI ALDIM... YÜZDESİ YÜKSEK OLAN GERÇEKTEN BÜYÜK Bİ BAŞARI ELDE EDİYORUM... UMARIM HEPİNİZ KAZANIRSINIZ... BUYRUN BUDA BUGUNUN...
  11. merhaba bende referans kodu ile siteye para gönderdim ancak önce 20 dk dediler yatmadı daha sonra sıra var dediler sonuç yok.Şu an itibariyle 1,5 saat oldu bekletiyorlar ve param hesaba geçmedi yardımcı olursanız sevinirim.
  12. Herkese merhaba Pashagaming de yaklaşık olarak 2 haftadır kredi/Banka Kartı ile para yatıramıyoruz ve teknik sorunun ne zaman çözüleceği hakkında bir zaman verilmiyor lütfen yardımcı olabilir misiniz ?
  13. Dosyaları buraya sürükleyin, veya dosyaları buradan seçin ... Maksimum toplam boyut 48,78MB Diğer medyaları yükle Yüklü Resimler
×
×
  • Create New...

Important Information

Bu siteyi kullanarak, Terms of Use kabul etmiş olursunuz.