感谢华为云开发联盟收录我的两篇文章，有动力续写足球预测相关话题了。：）
1、足球结果预测的现状
1）顶流公司：
华为、百度、阿里包括国外的亚马逊、谷歌都做过足球预测，无一列外结果是不理想的。能看到超高准确率的并不是真实新闻。
2）国内相关公司的预测：
国内足球主流 站代表有某探 、雷某 、澳某 ，它们强在足球数据的采集能力上，而基于足球大数据建模和算法实际上是另一个专业，只要 站如果预测做的好，他们不会请一些推荐达人加入拉人气，直接用预测结果就可以收获满满。而平台上吸纳的推荐达人数量足够多时，总能找到数日连红的几名达人，而用户只要跟单就出错。
3）app推荐软件或 站预测：
一些推荐软件或 站优点是可视化图表做的十分漂亮，缺点是没有实操性。这些指标都是开发者验证过的，用户很难利用这些指标发现新技巧和规律。这类软件常见的数学分析指标，如：泊松离散分布，K线分析、欧亚走势、回归分析、凯利指数、均差、偏态、峰值、波动、方波等等。
2、人工智能在足彩预测的问题及原因
预测实质是计算概率的问题，常用的人工智能算法是对历史数据提取特征向量，得到的条件集通常具有普遍性，但是不具有特定性。结果是进行预测的比赛结果无法定位哪些是冷门，只能说在100场比赛中大约有多少场是对的。
前面我的文章中分析指出过：现成的人工智能算法由于过拟合原因，在预测结果时都是强队不败，实操起来问题很多，难以长红。利用现有的随机森林、决策树、线性非线性回归、SVM、神经 络等一众现成算法很难解决过拟合问题，能真正利用人工智能算法做出准确率高的预测，肯定是独创算法。
3、智能算法的特征向量
这部分可细分为两类：
一是，球队球员比赛的基础信息：包括球队的近况，如输赢、交战情况、进球数、丢球数、净胜球、球员表现、教练、打法特征、未来赛事、天气等；
二是，各公司给出比赛的数据，如赔率、盘口/大小、凯利、必发等。
上述介绍的特征向量中，主流公司采用第一类作出简单初赔初盘，往往在开赛前一周就给出了。此时投注量极少而不会影响到最终博弈，后期随着投注的变动而调整赔率/盘口。由于主流公司的情 收集掌握加上对投注方向的预判或引导，所以初赔初盘可以较为看似精准其实随意。对于预测者分析往往采用的是近战情况结合第二类特征向量。
做过特征向量复盘的应该知道，理想的经验往往由多个条件组合而成。此时需要对一二类数据做些变换，理论上好的条件组合不可能筛选的比赛场次很多或很少，如果筛选出的比赛过多说明组合条件少很难有这种情况，筛选出的比赛过少也难以表达普遍性，也许下次预测就不对了。
4、一般用户的改进措施
对于预测判断，应该把重点放在球队近况分析上，配合一些有公司的数据特征，形成一个封闭式的判断依据，平时多分析球队、购买/收集主流公司数据进行复盘比较。这是做好预测的关键。比如：
一位用户在使用足球数据库 表时，想看看筛选效果是否与他认知的相同，给出的条件是：在历届英超中，365的终赔主胜为1.8，终盘为半球，终盘大小为2.25。一共4个条件：人工手动查询如下：
一共筛选出符合条件的有12场，主胜7场，平局4场，主负1场，明显当到达此组合条件时就是主不败格局，看来这位用户利用这类条件人工做过不少的历史复盘
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