Getting ready for machine learning - cleaning up free NHL game and odds datasets
Before beginning any feature engineering or ML, it’s necessary to clean up the data first. In this article we work through a real-life example
昨日はカナダの選挙でした。2年までカナダの選挙は計画的なのに、権限が増えてみるために、カナダの首相、Justin Trudeau, 早い選挙を呼びました。
その決定は人気ではないから、Trudeauが「コロナで選挙を行いません」と言いました。結局、選挙の費用は$600M CADなのに、結果は2019年と同じでした。
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Discovering several profitable trends that consistently produce positive returns yearly
Leveraging historical performance and spread data to predict what team will cover the spread
昨日はカナダの選挙でした。人気ではありませんでした。
Comparing at the over/under line from 2010 with weather, team ratings, weeks, etc
A review of Matt Rudnitsky’s ‘Smart Sports Betting: How to Shift from Diehard Fan to Winning Gambler’
64% percent of stocks underperform the market and only 6.1% will outperform by 500%+. What makes these outperformers unique?
Using standard QB stats from 2016-2019, teammate ratings, and strength of schedule to predict 2020 fantasy points.
Using standard QB stats from 2016-2019 to compare predicted 2020 fantasy points vs actual performance.
雪が降っていて、桜はアイスクリームみたい
来週、ユダヤの祝日のハヌカーです。
毎年、北米で人気のゲームFantasy Footballをプレイしています。
Available on iOS, Android, BlackBerry, and Web, Red Sea Rescue is a passover themed game using tilt controls to avoid obstacles.
EZ4X is a graphical, automated forex paper trader that allows users to choose techincal indicators and risk tolerance to automatically execute trades on a cu...