深度置信网络预测算法matlab代码_深度学习双色球彩票中的应用研究资料

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深度学习在双色球彩票中的应用研究

前言

人工神经网络在双色球彩票中的应用研究网上已经有比较多的研究论文和资料，之前比较火的AlphaGo中用到的深度学习技术在双色球预测上还没有相关论文，以后研究成果出来将逐步更新内容。

神经网络的好处就是可以自己纠正，可以自己生成节点，错误的输入也可以给你输出接近正确的结果。这个就是为什么叫做智能，他会自动根据输入数据像人脑的思维一样进行自主学习，迭代更新而不是单纯的执行机械命令了。

普通过滤算法就是单线的执行，根据输入根据写好的逻辑算法直接给出输出，没有自动纠错功能，容错性比较差。

你可以把人工智能想象成一个有人的思维的超级强大计算，学习能力的大脑，可以处理大量数据，复杂算法轻松得出结果，而且有自主学习，发现新规律的能力，越来越聪明，越来越能够得出你想要的准确数据的东西。目前比较流行的是深度学习+大数据的方式。

相关资料

下面是一些收集整理的一些深度学习在彩票应用中的研究资料和论文，有兴趣的可以研究一下~

BP神经网络在福利彩票预测中的应用–《第三届中国智能计算大会论文集》2009年http://cpfd.cnki.com.cn/Article/CPFDTOTAL-QHIS200905001009.htm

《神经网络算彩票实战版》9.0 软件使用说明 – 豆丁网http://www.docin.com/p-552420985.html

BP神经网络在双色球彩票上的预测实验及实现 – 蓝星极盾 – 博客频道 – CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/supperman_009/article/details/40623503

彩票数据预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】 – asxinyu – 博客园http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/3532076.html

机器学习——BP神经网络模型 – NIeson2012的专栏 – 博客频道 – CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/NIeson2012/article/details/51253018

斯坦福大学公开课 ：机器学习视频课程(共20课时)_在线培训教程_51CTO学院http://edu.51cto.com/index.php?do=course&m=index&course_id=156

加州理工学院公开课：机器学习与数据挖掘_全18集_网易公开课http://v.163.com/special/opencourse/learningfromdata.html

神经网络编程入门 – 苍梧 – 博客园

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/03/07/1976443.html

随机森林算法的简单总结及python实现 – lo_cima的博客 – 博客频道 – CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/lo_cima/article/details/50533010

深度学习原理与实战视频课程套餐(共3课程)_在线培训教程_51CTO学院http://edu.51cto.com/pack/view/id-726.html深度学习顶级论文算法详解视频课程(共16课时)_在线培训教程_51CTO学院http://edu.51cto.com/course/course_id-7254.html

Encog是一种先进的机器学习框架,支持多种先进的算法,以及支持类正常化并处理数据。机器学习算法如支持向量机、人工神经网络、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型、遗传规划和遗传算法的支持。大多数Encog培训使单机多核硬件多线程和规模。Encog还可以进一步利用GPU加速处理时间。还提供了一个基于GUI的工作台帮助模型和机器学习算法训练。Encog自2008年以来一直在积极开发。

http://www.heatonresearch.com/encog/

蚁群算法，粒子群算法优缺点_nizhonglian_新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d8f1b9301015sut.html

蚁群算法(ACO)是受自然界中蚂蚁搜索食物行为的启发，是一种群智能优化算法。它基于对自然界真实蚁群的集体觅食行为的研究，模拟真实的蚁群协作过程。

算法由若干个蚂蚁共同构造解路径，通过在解路径上遗留并交换信息素提高解的质量，进而达到优化的目的。蚁群算法作为通用随机优化方法，已经成功的应用于TSP等一系列组合优化问题中，并取得了较好的结果。

《量化投资：以MATLAB为工具》

MATLAB神经网络43个案例分析，这个还有上面这本书，对研究双色球应该有帮助http://www.matlabsky.com/forum-105-1.html

深度学习知识图谱

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