😲統計学や数学を無学無知識の私が、機械学習+競輪予想を学んで前進した話：ギャンブル好きでないことで到達した100%の的中確率

2020年3月9日 08:30

なんていいヘッダー画像ｗ

これから私のように無学無知識で機械学習を学ばれる方、ギャンブルの予想に単にご興味がお有りの方向けの投稿です。

結果として、自分が何者であるか、どうしていくべきなのかを決めていくきっかけになったのも、この機械学習だったのです。

前回

競馬はですね、大井競馬にたまーーーに行きます。
馬が近くで見れます。
大きいし瞳が綺麗。

で、そばをすすったり、、、
ファーストフードを召し上がっちゃったりします。

賭けろよ、、、

競馬は馬主に知り合いがいたことがあって、パドック（走る前にお庭で馬がぐるぐる回るメリーゴーラウンド）で勝つ馬の見分け方を教えてもらいました。
馬が関係ない、勝ち負けの見分け方なんですけど、あぁいう見方もあるんだなと関心したのを覚えています。

これ、よく見ると、テレビの競馬番組でもわかるんですけど、馬を見てしまうので、見落としてしまうんですよね。

私の知人も何人かギャンブル予測に取り組んだようですが、もう過去のこと。
辞めてしまった。
最後までしぶとくやっているのが私です。

競輪を題材にしたのは、組み合わせ数が少ないこと。
競馬のように馬や騎手、血統や厩舎などの、気になる情報への固定観念がまったくないものが、競輪だったからです。

そこで、データを見て、不審に思ったことを元に、競輪を知っていくという方式を採用しました。

例えば、圧倒的に強いはずなのに、ものすごい負け方をする。

選手の出身地や、主戦場での、選手間の縄張りや得意不得意が見えたりしたのが、だんだん面白くなっていきました。

もともと自然言語処理が好きだったんです。
アンケートの分析とか、言葉の共起関係とか。

これは確かに役立つのですが、時間がかかる上に、言葉の意味というのは、人の受け取り方もあるので、一概に分析結果を鵜呑みにできない面があります。

ヤバイはヤバイのか、ヤバくないのか？

前後の文面から、これがヤバイか、それともヤバイのか類推していく中で、そろそろ数字でやりたいなと思ったのです。

一人でこれからやっていく時に、新しいスキルを身につけるとしたらこれしか思いつかなかった。

はっきりいって、機械学習、動かすだけなら簡単です。

その前後が大変というのが率直な感想。

まぁ、あるあるというか。
ここまでこれたので、先にも進めるし。

バカでも、まぁやれるんですよ。

メンタル大事。

いつもお読みいただき、ありがとうございます。書くだけでなく読みたいので、コメント欄で記事名入れてもらうと見に行きます。