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下面附上一則新聞讓大家了解時事
我見我思－世足預測 小數據就夠了 : 工商時報【黃紹慈世新大學經濟系學生】 2018年的FIFA世界盃爆出了不少冷門，尤其是針對德國與韓國的那場比賽，這時候有人便會質疑，所謂大數據分析與機器學習方法是否不管用了？根據資料分析，德國隊非冠軍莫屬，但德國卻在一開始的小組賽輸給了韓國，這是怎麼回事？ 首先，我們可以先來想想世界盃的足球賽本身是如何運作：4年舉辦一次，而每位球員的平均年齡為20∼32歲之間，也就是說如果這些球員即使一直以來都相當優秀，一生之中最多也只能參加世界盃足球賽3次，顯然對這樣的樣本數來說，用機器學習來預測結果似乎不太適合。最重要的是，許多表現優秀的年輕球員，恐怕無法被記錄進這些數據中。查閱一下2018年世足的進球數統計，進5球的英格蘭球員Harry Edward Kane只有24歲、進4球的比利時球員Romelu Lukaku今年25歲，這些進球數名列前茅的球員都是1990年以後出生的，恐怕在世足史上，只參賽過至多一次。 另外，球員在國家隊的比賽表現和在職業賽上也可能有所不同，也是機器學習的結果和實際不符的其中一個原因。例如最受矚目的梅西，他的足球「過人」技巧最令人為之驚嘆，然而在世界盃的比賽上，並不容易見到他使用這個華麗的技巧，筆者認為即使是王牌球員，也會有風險考量，對梅西來說亦是如此，在代表國家的比賽上傾向選擇比較保守的狀態，而非大秀自己的球技，而這可能並不是那麼適合透過先前的數據來精準地進行預測。 那麼，四年舉辦一次世界盃難道沒辦法預測嗎？其實，用小數據方法或許更適合，也就是用中學時學過的機率方法與統計方法即可；筆者曾在youtube上看過有人特別針對德國與韓國隊的比賽做分析，若假設韓國隊進球的機率是1/3，德國隊進球的機率是2/3，那麼如果韓國隊加強防守，使整場比賽進球數越少，其實越能夠模糊強隊與弱隊之間的差別，並能夠為自己的隊伍增加獲勝的機會，而西班牙對上俄羅斯也是採用類似的方法，在1比1的狀況下撐過延長賽，最後成功使比賽進入12碼罰球的PK戰，而對於兩隊來說PK戰幾乎可以說是兩方勝率各為50％，完全憑的是運氣，假設俄羅斯對上西班牙這場比賽本身的勝率只有30％，那麼透過這個戰術，最終成功讓俄羅斯隊的勝率提高，擊敗實力堅強的西班牙隊並進入前8強。 大數據跟小數據本質上其實並不互相牴觸，只是討論的層面不同罷了，並非預測所有的行為都適合用大數據作分析，選對適合的統計方法才是重點；然而，許多人都誤解了這點，才會認為機器學習無法勝任預測比賽，如果數據大部分並非來自於32強的世足比賽，而是一年舉辦數十次的職業賽，恐怕這些數據本身就不適合用來預測每四年颳起的世足旋風，才不足以滿足這些一日球迷的預期。
世足／今晚分組賽最終戰 日本對波蘭爭晉16強 : 世界盃小組賽戰況激烈，除了H組，16強幾乎已經就定位，日本將在今晚對戰波蘭，爭奪晉級門票，不過要贏過波蘭，除了靠球技，球員還得先戰勝比賽當天的高溫，以及出沒的蚊蟲。 載著日本代表隊的藍色巴士，26日抵達俄羅斯南部的伏爾加格勒，為28日的對波蘭大戰，進行最終調整。而面對藍武士，波蘭同樣不敢掉以輕心。 波蘭代表隊在記者會上表示，「雖然日本賽前臨時替換總教練，但隊員陣容相當穩定，前兩戰都踢得非常有水準，選手傳球技術高超動作也迅速，控球能力十分出色，守備也很堅實展現一貫的戰法。」 但這場分組最終戰，日本隊要面對許多挑戰。伏爾加格勒雖然緯度比北海道更北，但因為位處內陸氣溫容易上升，這段時間最高溫可達到25─30度。 賽場這時候本來就熱，今年溫度又加碼，26日最高溫竟然飆到38.4度，如何在酷熱中求勝，成為日本隊一大考驗。 除了逼人的氣溫，當地從6月上旬開始，就有大群蚊蟲出沒，日前英國對上突尼西亞時，大量蚊蟲闖進球場，讓雙方球員很是抓狂。換句話說，屆時日本和波蘭誰更能撇掉蟲蟲干擾，或許更有贏面。 為了挺進16強，日本隊裝備奧援沒有少。日本運動品牌耗費2年時間，特地打造專屬的訂製球鞋。前鋒大迫勇也的球鞋，是使用輕量又不易變形的人工皮革，提供最強支撐力。而在前2場比賽表現出色的乾貴士，則穿上特製的袋鼠皮球鞋，奔馳球場。 服務到家的業者還派遣了隨團人員前進俄羅斯，保證任何時候都能調整出球鞋最佳狀態，讓藍武士全力發揮。 （民視新聞／吳彔瑾 綜合報導） ⚽️ 逗陣瘋世足 🏃🏻 韓國痛擊德國 最大搜尋網站瞬間爆了 ★ 今日最夯新聞流量前3名 鴻海84萬股東瘋搶 網頁大當機 -------------------------------------- Yahoo奇摩新聞歡迎您投稿！對於這個社會大小事有話想說？歡迎各界好手來發聲！用文字表達你的觀點。投稿去—–>https://goo.gl/iy5TCA
德國遭淘汰 巴西FOX體育「笑翻」
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