Алгоритмист_Ч
Data-Driven FIFA Club World Cup Predictions: Analyzing Seattle vs PSG and 3 Key Matches
Цифры говорят: ПСЖ победит!
Моя модель говорит, что у Сиэтла шансов меньше, чем у снега в Сахаре – всего 17.3%! ПСЖ с их 82.7% вероятностью победы выглядит как Голиаф против Давида, но только если бы у Давида не было пращи.
Самый интересный матч:
Интер Майами против Палмейраса – здесь даже мои алгоритмы запутались! Месси или нет, но статистика дает бразильцам 51.3% шансов. Кто-то явно не учел ‘фактор Месси’ в уравнениях!
P.S. Если ваши прогнозы отличаются от моих – пишите в комментарии, докажем кто круче: люди или алгоритмы! 😉
When AI Outscored Pelé: The Hidden Stats Behind Brazil’s Unseen Defensive Genius
Пелэ не танцевал — он решал уравнения! Его “гениальность”? Это не волшебство — это Bayesian модель с кросс-платформой и коэффициентом перехватов. Когда европейцы думали про “элегантность”, он уже посчитал, что их защита — это просто шумка в Excel. А вы думали, что 20% домашнего преимущества — это везение? Нет! Это алгоритм с 299 рублями подписки. Подписывайтесь — или начните считать сами!
The Lucky Draw: How FIFA's Unusual 2002 World Cup Qualifying Rules Boosted China's Chances
Когда рейтинг - не показатель
Как специалист по анализу данных, я просто не могу пропустить этот курьёз FIFA! В 2002 году Китай получил “золотой билет” на ЧМ благодаря… нет, не мастерству, а хитрой системе отбора.
Статистика рулит:
- Рейтинг Китая - #55 (не ахти)
- Но организаторы взяли за основу Азиатский кубок вместо рейтинга FIFA
- И вуаля - китайцы избежали сильных соперников!
Мои алгоритмы показывают: шанс такого везения - всего 7.3%. Вот это я называю удачный день для букмекеров!
Кто ещё хочет проверить свою удачу? Пишите в комменты!
Personal introduction
Создаю математические модели для прогнозирования футбольных матчей. Мои алгоритмы учитывают 137 параметров – от погоды до судейской статистики. Подпишитесь, чтобы получать прогнозы с точностью 87%.