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とか説明不足な点があれば「フォーラム」でドンドンご質問ください。PC-KEIBA は誰でもプログラミングが出来るようになるサイトを目指してます。
- 【序章】競馬予想プログラミング
- 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】
- 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
AI競馬
- 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)
データ分析
難易度★☆☆
- 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
- ゲート入りの順番データ分析
- コンピ指数の勝率
- コンピ指数順位別データ分析
- コンピ指数別平均単勝オッズ分析
- コンピ指数別平均単勝オッズ分析(南関東競馬)
- データマイニング(走破タイム型)データ分析
- 重馬場は荒れるのか
- 前走1着馬をタイム差別で分析
- 前走上がり3ハロンタイムランキング別データ分析
- 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
- 単勝人気順別データ分析
- 馬体重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★★☆
- 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
- ゲート入りの順番データを作成するプロシージャ
- コンピ指数の勝率
- 後3ハロンタイムランキング(順位)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