自動投票(ユーザー予想プログラミング)
この自動投票のマニュアルについて分かりにくい部分や説明不足な点があれば「フォーラム」で、どんどんご質問ください。PC-KEIBAは、誰もがプログラミングができるようになるサイトを目指しています。
- 【序章】競馬予想プログラミング
- データベースの基礎知識(用語集)
- SELECT文の基本
- プロシージャとは
- オブジェクトのネーミングルールおよび注意事項
- 自動投票の作り方(型一覧)
- 自動投票の作り方【壱ノ型】
- 自動投票の作り方【弐ノ型】
- 自動投票の作り方【参ノ型】
- 自動投票の作り方【肆ノ型】
- 自動投票の作り方【伍ノ型】
- SQLチューニング
- 品質の高いソースコードにするために
- ググリ方のコツ
- 競馬ソフトに必要なパソコン性能
- あると便利な開発ツール
- 生産性が高まるワザ
- 生産性が高まるアイテム
LightGBMによるAI競馬予想
- LightGBMによるAI競馬予想(準備編)
- LightGBMによるAI競馬予想(二値分類)
- LightGBMによるAI競馬予想(多クラス分類)
- LightGBMによるAI競馬予想(回帰分析)
- LightGBMによるAI競馬予想(ランキング学習)
- LightGBMによるAI競馬予想(チューニング編)
- LightGBMによるAI競馬予想(Pythonデータ登録)
- LightGBMによるAI競馬予想(シミュレーション編)
- 学習データCSVを出力する
- Optunaで競馬予想AIモデルをチューニング
- Borutaで競馬予想AIモデルをチューニング
- 競馬予想AIの開発がはかどるPythonのソースコード
- Borutaで有効な特徴量を残すための5つの対策
- 波乱レースに特化した競馬予想AIの作り方
- 機械学習モデル開発の具体例(レースIDによる学習)
- 「真の確率」を考える
データ分析
難易度★☆☆
- 「夏は牝馬」という格言は本当なのか
- 2歳戦は仕上がりの早い牝馬が有利なのか
- 4番人気以下の馬でリーディングジョッキー
- コンピ指数順位 競馬場別データ分析
- コンピ指数順位別データ分析
- コンピ指数別データ分析
- コンピ指数別データ分析(南関東競馬)
- データマイニング(走破タイム型)データ分析
- 高配当のカギは前走脚質?コンピ指数1位馬の3連複データ分析
- 出走馬がゲートに入る順番でデータ分析
- 重馬場は荒れるのか
- 前走1着馬をタイム差別で分析
- 前走後半3Fランキングデータ分析
- 前走単勝人気順別データ分析
- 前走着順別データ分析
- 単勝の支持率と勝率はほぼ同じ
- 波乱レースの条件をデータ分析
- 馬体重ランキング別データ分析
- 負担重量ランキング別データ分析
- 連勝馬を単勝人気順別にデータ分析
難易度★★☆
難易度★★★
プログラミング
難易度★☆☆
難易度★★☆
- 【コーナーロス】レース詳細のコーナー通過順位を馬番単位に展開するプロシージャ
- オッズの文字列を組番単位に展開するプロシージャを一括で実行する
- コンピ指数順位 組番別データを作成するプロシージャ
- 単勝の支持率と勝率はほぼ同じ
- 馬体重ランキング(順位)データを作成するプロシージャ
- 負担重量ランキング(順位)データを作成するプロシージャ