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Titolo: tris del 19.7

con un T3 da 9 euro centrata in pieno !
Se avete seguito il pronostico nel mio sito, era solo da giocare cosě
com'era.....
buona serata a tutti
mg

 ha scritto nel messaggio
news:rteDe.86501$h5.36...@news3.tin.it...

per chi non avesse seguito le puntate precedenti: 
www.bloggers.it/tris

>mg
Complimenti innanzitutto, 500 euro sono sempre 500 euro :) , se poi li 
hai vinti con 9 euro, sono ancora pių buoni.
Volevo chiederti se hai voglia di condividere il tuo metodo e 
coinvolgere cosė altre persone nell'analisi magari di altri sport, 
magari spiegandone brevemente le basi.
Io con il calcio molto spesso mi sono affidato a dati statistici pių che 
alle forze in campo, e non sempre mi ha detto male ;) , per cui sto 
seguendo attentamente i tuoi risultati, anche se , ahimč, non sto giocando.
Ciau!

 Ciau!
quello che chiedi in effetti è già iniziato.
con qualcuno scambio informazioni proprio sulla tris, qualcun altro mi ha
coinvolto sull'analisi del baseball americano che sto iniziando adesso,
anche se ho già fatto pronostici, per esperimento, che si sono rivelati
perfetti ! Ma ovviamente è presto per parlare di metodi interessanti, per
ora devo anche comprendere il gioco, perchè non lo seguivo molto.
Mi chiedi notizie sul metodo: non esiste un metodo. Non vorrei fare discorsi
difficili, ma utilizzo tecniche di clustering, che per chi conosce il Data
Mining è argomento noto.
In pratica mi limito a definire una base dati che ritengo utile allo scopo.
E' ovvio che i dati sono il pilastro fondamentale, altrimenti non si fa
nulla.
Poi libero la mia fantasia e la traduco in programmi che elaborano i dati e
cercano di dare conferma o meno alle mie idee.
I programmi sono fatti in maniera ricorsiva, cioè scandagliano i dati in
tutte le direzioni per trovare quelli che io chiamo punti d'appoggio.
Il resto è fiuto......o fortuna, chissà.
Alla fine posso stabilire se ho perso tempo per nulla, se mi sono divertito
a trovare qualche dettaglio interessante, oppure se ho trovato il modo di
farmi uno stipendio....
Sul calcio ricomincerò a studiare la serie B, perchè ha quote molto
interessanti. Se qualcuno magari è un appassionato di calcio e vuole mettere
la propria passione al servizio di giocate comuni, sarà il benvenuto.
ciao
mg

 
ok, cercherò di lavorare partendo dalle basi che mi hai dato, se dovessi 
arrivare ad un barlume di luce, ti farò sapere :)

 ha scritto nel messaggio 
news:rteDe.86501$h5.36...@news3.tin.it...

Ciao ho provato a scriverti in privato ma torna indietro!!! Un recapito!!??? 
O se mi mandi una mail in privato!!??
Grazie.

 ha scritto nel messaggio
news:dbl84q$abm$1...@fanny.grapesnet.net...

per scrivermi dovete togliere le 3X ed il puntino, altrimenti vi torna un
boomerang.....

 Mining è argomento noto.
non lo conosco, mi puoi spiegare o posso leggere da qualche parte?
ma non hai detto che postavi sul NG?
ciao


Dal sito Microsoft Windows Server System:
Data mining
La tecnologia di data mining semplifica l'analisi dei dati in database 
relazionali e cubi OLAP multidimensionali volta a individuare motivi e 
tendenze utilizzabili per elaborare previsioni attendibili sullo sviluppo 
aziendale futuro. Le funzionalità di data mining di SQL Server 2000 sono 
strettamente integrate con origini dati sia OLAP che relazionali.
In SQL Server 2000 sono disponibili due classi di algoritmi di data mining 
sviluppati da Microsoft Research, ovvero Microsoft Decision Trees e 
Microsoft Clustering. Sono supportati inoltre gli algoritmi sviluppati da 
terze parti.
      . Algoritmo Microsoft Decision Trees. Questo algoritmo basato sulla 
classificazione genera una struttura decisionale in cui viene previsto il 
valore delle colonne di una tabella dei fatti in base ai valori di altre 
colonne della tabella. È possibile, ad esempio, utilizzarlo per identificare 
le persone che con maggiore probabilità faranno clic su un annuncio 
pubblicitario o più propense all'acquisto di un prodotto specifico in un 
sito e-commerce.
      . Algoritmo Microsoft Clustering. Questo algoritmo raggruppa in 
cluster i record che hanno caratteristiche simili prevedibili, le quali sono 
spesso nascoste o non intuitive. È possibile, ad esempio, utilizzarlo per 
raggruppare i potenziali acquirenti di automobili e per definire una 
campagna di marketing specifica per ogni segmento del mercato 
automobilistico.


[cut]
direi che l'argomento è proprio questo.
ne faccio ovviamente un utilizzo un pò personalizzato e sicuramente meno
sofisticato, ma l'idea che sta alla base di tutto il mio sistema nasce da
queste tematiche.
mg