Twenty20板球，有时是二十20，经常缩写为T20，是板球的一小部分。在一场二十二十比赛中，两支球员组成的两支球队都有一局，最多仅限20分。这个版本的板球尤其是不可预测的，这是它最近在近期越来越受欢迎的原因之一。但是，在本文中，我们尝试了四种不同的方法来预测T20板球比赛的结果。具体来说，我们要考虑：以前的竞争团队参与者的绩效统计数据，从知名的板球统计网站获得的球员的评分，以相似的性能统计数据和基于ELO基于ELO的方法来汇率玩家。我们通过使用逻辑回归，支持向量机，贝叶斯网络，决策树，随机森林来比较每种方法的性能。

In this work, a machine learning approach is developed for predicting the outcomes of football matches. The novelty of this research lies in the utilisation of the Kelly Index to first classify matches into categories where each one denotes the different levels of predictive difficulty. Classification models using a wide suite of algorithms were developed for each category of matches in order to determine the efficacy of the approach. In conjunction to this, a set of previously unexplored features were engineering including Elo-based variables. The dataset originated from the Premier League match data covering the 2019-2021 seasons. The findings indicate that the process of decomposing the predictive problem into sub-tasks was effective and produced competitive results with prior works, while the ensemble-based methods were the most effective. The paper also devised an investment strategy in order to evaluate its effectiveness by benchmarking against bookmaker odds. An approach was developed that minimises risk by combining the Kelly Index with the predefined confidence thresholds of the predictive models. The experiments found that the proposed strategy can return a profit when following a conservative approach that focuses primarily on easy-to-predict matches where the predictive models display a high confidence level.

竞争性在线游戏使用评分系统进行对接；基于进步的算法可以根据他们玩游戏的结果来估计具有可解释评分的玩家的技能水平。但是，玩家的总体体验是由超出其游戏唯一结果的因素来影响的。在本文中，我们设计了从游戏统计信息到模拟玩家的几个功能，并创建了准确代表其行为和真实绩效水平的评分。然后，我们将行为评级的估计能力与通过三个主流评分系统创建的评分的估计能力进行了比较，通过预测竞争激烈的射击游戏类型的四种流行游戏模式中的玩家排名。我们的结果表明，行为等级在维持创建表示形式的解释性的同时提出了更准确的绩效估计。考虑玩家的演奏行为的不同方面和使用行为等级进行对接可能会导致对决，这些比赛与玩家的目标和兴趣更加一致，因此导致了更愉快的游戏体验。

胜利预测对于了解电子竞技中的技能建模，团队合作和对接至关重要。在本文中，我们提出了GCN-WP，这是基于图形卷积网络的电子竞技的半监督胜利预测模型。该模型在一个赛季（1年）的过程中了解了电子竞技联盟的结构，并在另一个类似的联赛上做出了预测。该模型集成了有关比赛和玩家的30多个功能，并采用图形卷积根据他们的附近进行分类。与机器学习或LOL的技能评级模型相比，我们的模型可实现最先进的预测准确性。该框架是可以推广的，因此可以轻松地扩展到其他多人游戏在线游戏。

在现代世界中，数据科学和分析以优化或预测结果的应用无处不在。数据科学和分析已经优化了市场中存在的几乎所有领域。在我们的调查中，我们专注于如何在体育领域采用分析领域，以及它如何促进游戏的转型，从评估现场玩家及其选择到赢得团队的预测以及大型体育比赛的门票和商业方面的营销。我们将介绍体育分析领域采用的不同运动的分析工具，算法和方法论，并介绍我们对同一体育的看法，我们还将比较和对比这些现有方法。通过这样做，我们还将介绍任何希望尝试体育数据并分析游戏的各个方面的人考虑的最佳工具，算法和分析方法。

在足球（或协会足球）中，球员迅速从英雄转变为零，反之亦然。性能不是静态度量，而是一种易变的措施。将绩效分析为时间序列而不是静止的时间点对于做出更好的决策至关重要。本文介绍并探讨了I-VAEP和O-VAEP模型，以评估行动和评估玩家的意图和执行。然后，我们随着时间的推移分析这些评级，并提出用例，以基本将我们将玩家评分视为连续问题的选择。结果，我们出席了谁是最好的球员以及他们的表现如何发展，定义波动率指标以衡量球员的一致性，并建立玩家发展曲线以帮助决策。

数字技术的发展和体育运动的日益普及激发了创新者，通过引入幻想体育平台FSP，将体育倾向的用户带到一个全新的不同层次上。数据科学和分析的应用在现代世界中无处不在。数据科学和分析打开门，以获得更深入的理解和帮助，以帮助决策过程。我们坚信，我们可以采用数据科学来预测FSP上的获胜幻想板球团队，Dream 11.我们建立了一个预测模型，可以预测潜在游戏中玩家的性能。我们结合了贪婪和背包算法的组合，开出了11名球员的组合，创建了一支幻想板球团队，这是最重要的统计赔率，即最大的团队成为最强的团队，从而使我们有更大的机会赢得梦想中的赌注。 11 FSP。我们使用Pycaret Python库来帮助我们理解并采用最佳回归算法来进行问题陈述，以做出精确的预测。此外，我们使用Plotly Python图书馆为我们提供了对团队的视觉见解，并且玩家通过计算前瞻性游戏的统计和主观因素来表演。交互作用图帮助我们提高了我们的预测模型的建议。您要么赢得大，赢得小巧，要么根据预期游戏中为您的幻想团队选出的球员的表现而失去赌注，而我们的模型增加了您赢得大的可能性。

这份手稿专注于NBA篮球锦标赛比赛结果的特点“定义。显示了如何基于一个单一特征（ELO评级或相对胜利频率）的模型的质量优于使用箱得分预测器的模型（例如四个因素）。特征是EX ANTE，计算了包含16个NBA常规季节数据的数据集，特别注意主场因素。模型已经通过深度学习生产，使用交叉验证。

评估模型性能的基准在机器学习中起重要作用。但是，没有确定的方法来描述和创建新的基准。此外，最常见的基准测试采用了具有多个限制的性能指标。例如，两个模型的性能差异没有概率的解释，没有参考点可以指示它们是否代表了显着的改进，并且比较数据集之间的此类差异是没有意义的。我们介绍了一种名为基于ELO的预测能力（EPP）的新的元评分评估，该评估构建在其他性能指标之上，并允许对模型进行可解释的比较。 EPP分数的差异具有概率的解释，可以直接比较数据集之间，此外，基于逻辑回归的设计允许根据偏差统计数据评估排名适应性。我们证明了EPP的数学属性，并通过30个分类数据集的大规模基准和视觉数据的现实基准测试的经验结果支持它们。此外，我们提出了一个统一的基准本体，用于对基准进行统一的描述。

机器学习（ML）涵盖的实验必须考虑评估模型性能的两个重要方面：数据集和算法。需要强大的基准来评估最佳分类器。为此，可以采用公共存储库中提供的金标准基准。但是，常常不考虑在评估时考虑数据集的复杂性。这项工作提出了一种基于物品响应理论（IRT）和GLICKO-2的组合的新评估方法，该方法通常采用了评估参与者的强度（例如，国际象棋）。对于基准测试中的每个数据集，IRT用于估计分类器的能力，良好的分类器对最困难的测试实例具有良好的预测。然后为每对分类器运行锦标赛，以便GLICKO-2更新每个分类器等额定值，评级偏差和波动等性能信息。在此进行了一个案例研究，该研究通过了OpenML-CC18基准作为数据集的集合和各种分类算法的池进行评估。并非所有数据集都被观察到对评估算法非常有用，其中只有10％被认为是非常困难的。此外，验证了仅包含50％的OpenML-CC18的50％的子集的存在，其同样有用于算法评估。关于算法，本文提出的方法将随机林识别为具有最佳天生能力的算法。

体育运动员的转会费已成为天文学。这是因为将具有巨大未来价值的球员带给俱乐部对于他们的生存至关重要。我们介绍了一个案例研究，该案例研究基于FIFA数据分析，影响世界顶级足球运动员的转移费用。为了预测每个玩家的市场价值，我们通过使用树结构化的Parzen估计量（TPE）算法优化其超参数来提出改进的LightGBM模型。我们通过Shapley添加说明（SHAP）算法确定突出特征。已提出的方法已与基线回归模型（例如线性回归，拉索，弹性净，内核脊回归）和没有超参数优化的梯度增强模型进行了比较。与回归基线模型，GBDT和LightGBM模型相比，优化的LightGBM模型平均表现出的出色精度约为3.8、1.4和1.8倍。我们的模型在确定未来招募足球俱乐部应考虑的属性方面提供了解释性。

在大多数运动中，尤其是足球运动，大多数教练和分析师都使用符号分析搜索关键绩效指标。该方法利用了基于视频录像和目标得分的数值记录的事件的统计摘要。不幸的是，由于技术的持续进化增加，这种方法现在已经过时了，从而简化了通过机器学习（ML）对更复杂的过程变量的分析。机器学习是一种人工智能（AI）的一种形式，它使用算法来检测有意义的模式并根据位置数据定义结构。这项研究调查了一种新方法，以建立机器学习模型来评估当前足球运动员的价值，以调查玩家的各种特征，球员的工资和球员的市场价值之间的关系。该项目使用的足球运动员的数据来自多个足球网站。足球运动员薪水的数据将是评估球员价值的代理，其他功能将用于建立和训练ML模型，以预测球员的合适薪水。动机是探索足球运动员的不同特征与薪水之间有什么关系 - 每个功能如何影响其薪水，或者哪些最重要的特征影响了工资？尽管许多标准可以反映足球运动员的价值，但球员的薪水是最直观，最关键的指数之一，因此本研究将使用球员的工资作为评估其价值的代理。此外，球员的许多功能都会影响足球运动员的估值，但是球员的价值主要由三种类型的因素决定：基本特征，球场表现以及俱乐部的成就。

预期的目标提供了对球队和球员表现的更具代表性的衡量标准，这也适合足球的低分性质，而不是现代足球比赛。比赛的得分涉及随机性，并且通常不能代表球队和球员的表现，因此近年来使用替代统计数据（例如目标，球控球和钻探）是很受欢迎的。为了衡量射击的可能性是预期目标的目标，使用了一些功能来训练基于事件并跟踪足球数据的预期目标模型。这些功能的选择，数据的大小和日期以及可能影响模型性能的参数。使用黑框机器学习模型来提高模型的预测性能，可降低其可解释性，从而导致可以从模型中收集的信息丢失。本文提出了一个准确的预期目标模型，该模型由2014 - 15年至2020 - 21年欧洲前五名的欧洲足球联赛的七个赛季中的315,430张训练。此外，通过使用可解释的人工智能工具来获取可解释的预期目标模型来评估团队或球员性能。据我们所知，这是第一篇论文，该论文展示了可解释的人工智能工具汇总配置文件的实际应用，以解释一组观察结果，以进行准确的预期目标模型，以监视团队和球员绩效。此外，这些方法可以推广到其他运动分支。

对接系统对于在线多人游戏中创建公平匹配至关重要，这直接影响玩家的满足感和游戏体验。大多数对接系统在很大程度上取决于对玩家游戏技能的精确估计来构建公平的游戏。但是，新手的技能等级通常是不准确的，因为当前的对接评级算法需要大量游戏才能学习新玩家的真正技能。在早期阶段使用这些不可靠的技能得分通常会导致团队绩效方面的差异，这会导致负面的游戏体验。这被称为对接评级算法的“冷启动”问题。为了克服这个难题，本文提出了QuickSkill，这是一个基于深度学习的新手技能估算框架，以快速探究在线多人游戏中新玩家的能力。 QuickSkill提取了玩家最初的几款游戏中的顺序性能功能，以通过专用的神经网络来预测他/她的未来技能评级，从而在玩家的早期游戏阶段进行准确的技能估计。通过使用Quickskill进行对接，可以在最初的冷门时期大大改善游戏公平性。我们在离线和在线场景中都在流行的移动多人游戏中进行实验。使用两个现实世界中的匿名游戏数据集获得的结果表明，提议的QuickSkill提供了对新手游戏技能的精确估计，从而导致团队技能差异明显降低和更好的玩家游戏体验。据我们所知，提议的Quickskill是第一个解决传统技能评级算法的冷门问题的框架。

天然气管道中的泄漏检测是石油和天然气行业的一个重要且持续的问题。这尤其重要，因为管道是运输天然气的最常见方法。这项研究旨在研究数据驱动的智能模型使用基本操作参数检测天然气管道的小泄漏的能力，然后使用现有的性能指标比较智能模型。该项目应用观察者设计技术，使用回归分类层次模型来检测天然气管道中的泄漏，其中智能模型充当回归器，并且修改后的逻辑回归模型充当分类器。该项目使用四个星期的管道数据流研究了五个智能模型（梯度提升，决策树，随机森林，支持向量机和人工神经网络）。结果表明，虽然支持向量机和人工神经网络比其他网络更好，但由于其内部复杂性和所使用的数据量，它们并未提供最佳的泄漏检测结果。随机森林和决策树模型是最敏感的，因为它们可以在大约2小时内检测到标称流量的0.1％的泄漏。所有智能模型在测试阶段中具有高可靠性，错误警报率为零。将所有智能模型泄漏检测的平均时间与文献中的实时短暂模型进行了比较。结果表明，智能模型在泄漏检测问题中的表现相对较好。该结果表明，可以与实时瞬态模型一起使用智能模型，以显着改善泄漏检测结果。

Analyzing defenses in team sports is generally challenging because of the limited event data. Researchers have previously proposed methods to evaluate football team defense by predicting the events of ball gain and being attacked using locations of all players and the ball. However, they did not consider the importance of the events, assumed the perfect observation of all 22 players, and did not fully investigated the influence of the diversity (e.g., nationality and sex). Here, we propose a generalized valuation method of defensive teams by score-scaling the predicted probabilities of the events. Using the open-source location data of all players in broadcast video frames in football games of men's Euro 2020 and women's Euro 2022, we investigated the effect of the number of players on the prediction and validated our approach by analyzing the games. Results show that for the predictions of being attacked, scoring, and conceding, all players' information was not necessary, while that of ball gain required information on three to four offensive and defensive players. With game analyses we explained the excellence in defense of finalist teams in Euro 2020. Our approach might be applicable to location data from broadcast video frames in football games.

The highest grossing media franchise of all times, with over \$90 billion in total revenue, is Pokemon. The video games belong to the class of Japanese Role Playing Games (J-RPG). Developing a powerful AI agent for these games is very hard because they present big challenges to MinMax, Monte Carlo Tree Search and statistical Machine Learning, as they are vastly different from the well explored in AI literature games. An AI agent for one of these games means significant progress in AI agents for the entire class. Further, the key principles of such work can hopefully inspire approaches to several domains that require excellent teamwork under conditions of extreme uncertainty, including managing a team of doctors, robots or employees in an ever changing environment, like a pandemic stricken region or a war-zone. In this paper we first explain the mechanics of the game and we perform a game analysis. We continue by proposing unique AI algorithms based on our understanding that the two biggest challenges in the game are keeping a balanced team and dealing with three sources of uncertainty. Later on, we describe why evaluating the performance of such agents is challenging and we present the results of our approach. Our AI agent performed significantly better than all previous attempts and peaked at the 33rd place in the world, in one of the most popular battle formats, while running on only 4 single socket servers.

Alphazero，Leela Chess Zero和Stockfish Nnue革新了计算机国际象棋。本书对此类引擎的技术内部工作进行了完整的介绍。该书分为四个主要章节 - 不包括第1章（简介）和第6章（结论）：第2章引入神经网络，涵盖了所有用于构建深层网络的基本构建块，例如Alphazero使用的网络。内容包括感知器，后传播和梯度下降，分类，回归，多层感知器，矢量化技术，卷积网络，挤压网络，挤压和激发网络，完全连接的网络，批处理归一化和横向归一化和跨性线性单位，残留层，剩余层，过度效果和底漆。第3章介绍了用于国际象棋发动机以及Alphazero使用的经典搜索技术。内容包括minimax，alpha-beta搜索和蒙特卡洛树搜索。第4章展示了现代国际象棋发动机的设计。除了开创性的Alphago，Alphago Zero和Alphazero我们涵盖Leela Chess Zero，Fat Fritz，Fat Fritz 2以及有效更新的神经网络（NNUE）以及MAIA。第5章是关于实施微型α。 Shexapawn是国际象棋的简约版本，被用作为此的示例。 Minimax搜索可以解决六ap峰，并产生了监督学习的培训位置。然后，作为比较，实施了类似Alphazero的训练回路，其中通过自我游戏进行训练与强化学习结合在一起。最后，比较了类似α的培训和监督培训。

这项研究旨在实现两个目标：第一个目标是策划一个大型且信息丰富的数据集，其中包含有关球员的行动和位置的关键和简洁的摘要，以及在专业和NCAA中排球的来回旅行模式Div-i室内排球游戏。尽管几项先前的研究旨在为其他运动创建类似的数据集（例如羽毛球和足球），但尚未实现为室内排球创建这样的数据集。第二个目标是引入排球描述性语言，以充分描述游戏中的集会过程并将语言应用于我们的数据集。基于精选的数据集和我们的描述性运动语言，我们使用我们的数据集介绍了三项用于自动化排球行动和战术分析的任务：（1）排球拉力赛预测，旨在预测集会的结果，并帮助球员和教练改善决策制定决策在实践中，（2）设置类型和命中类型预测，以帮助教练和球员更有效地为游戏做准备，以及（3）排球策略和进攻区统计，以提供高级排球统计数据，并帮助教练了解游戏和对手的策略更好的。我们进行了案例研究，以展示实验结果如何为排球分析社区提供见解。此外，基于现实世界数据的实验评估为我们的数据集和语言的未来研究和应用建立了基准。这项研究弥合了室内排球场与计算机科学之间的差距。