45.0090.00

SINGLE MATCH

Mbalimbali mechi moja kutoa kufuata na tabia mbaya kuanzia 1.5 hadi 3.8

Clear
SKU: N / A Kundi:

Maelezo

Football Single mechi Utabiri

Football Single mechi Utabiri ,katika takwimu, utabiri ni sehemu ya inference takwimu. Sisi kutoa uhakika utabiri wa soka na tabia mbaya hadi 3.00 kwa kiwango cha juu cha ufanisi. mbinu hasa kwa jinsi anavyojua kama inajulikana kama inference uingizaji, lakini utabiri unaweza kufanyika ndani ya yoyote ya njia kadhaa kwa inference takwimu. Kwa kweli, moja maelezo uwezekano wa takwimu ni kwamba inatoa njia ya kuhamisha elimu juu sampuli ya idadi ya watu na idadi ya watu wote, na kwa idadi mengine yanayohusiana, ambayo si muhimu kwa namna moja utabiri juu ya time.Our sahihi bet tips mtaalam timu ni miongoni mwa tipsters bora katika soko. Wakati habari ni kuhamishwa katika wakati, mara nyingi kwa maeneo maalum katika muda, mchakato inajulikana kama utabiri.Kutabiri kawaida inahitaji muda mbinu mfululizo, wakati utabiri mara nyingi kazi na data msalaba-Sectional.

mbinu za takwimu kutumika kwa ajili ya utabiri ni pamoja na kurudi nyuma uchambuzi na ndogo makundi mbalimbali kama vile mweleko mstari, ya ujumla ya mifano linear (vifaa regression, Poisson kurudi nyuma, probity kurudi nyuma), na kadhalika. Katika kesi ya utabiri, auto regressive kusonga mifano wastani na vector auto regression mifano inaweza kutumika. Wakati hayo na / au kuhusiana na, ya ujumla seti ya kurudi nyuma au kujifunza mashine mbinu ni uliotumika katika matumizi ya kibiashara, uwanja inajulikana kama analytics uingizaji.

Katika maombi mengi, kama vile wakati mfululizo uchambuzi, inawezekana kukadiria mifano zinazozalisha uchunguzi. Kama mifano inaweza walionyesha kama kazi ya kuhamisha au katika suala la vigezo serikali nafasi kisha smoothed, kuchujwa na makadirio alitabiri data inaweza mahesabu.Kama msingi mifano ya kuzalisha ni linear kisha chini-ugomvi Kalman filter na kiwango cha chini-ugomvi laini inaweza kutumika kuokoa data ya riba kutoka vipimo kelele. Mbinu hizi kutegemea uaguzi mmoja hatua mbele (ambayo kupunguza ugomvi wa makosa ya utabiri). Wakati mifano ya kuzalisha ni nonlinear kisha stepwise linearizations zinaweza kutumika ndani ya Iliyoongezwa Kalman Chuja na recursions laini. Hata hivyo, katika hali nonlinear, optimum kiwango cha chini-ugomvi dhamana ya utendaji tena kuomba.

Tafadhali kufuata na kama sisi:

Taarifa za ziada

tabia mbaya

1.5+, 1.9+, 2.2+, 3+