足球比赛大数据< & >足球比赛大数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于足球比赛大数据的问题，于是小编就整理了3个相关介绍足球比赛大数据的解答，让我们一起看看吧。

大数据可以测试世界杯球赛输赢吗？

大数据可以根据球队的各项指标分析两队实力差距，从而做出胜负的可能性，但是足球是圆的，球场上什么情况都可能发生，所以大数据只能预判胜负可能，无法真正预料到结果，这就是足球的魅力。

学习大数据、机器学习及人工智能必读书目有哪些？

实际上机器学习、数据挖掘以及人工智能的大部分书籍是相似的，但是侧重会稍有不同。 其他同学的回答中已经包含了很多内容。 我从我的角度来提出我对这一类书籍的建议。

1. 主要的教材和好的书籍还是以英文版为主

人工智能比较全面而且用的广泛的教材是：《AI: A Modern Approach》, 这个内容介绍比较多，我就不赘述了。

机器学习推荐的有： Chris Bishop:《Pattern Recognition and Machine Learning》

这本书被很多研究者做为机器学习与模式识别的圣经，在于文字流畅简洁。我们也曾用来做Reading Group. 效果还是不错的。

Kevin Murphy: 《Machine Learning: A probabilistic perspective》

这个本书是个大块头，内容非常详细，好处就是可以从基础入门，中间突然遇到瓶颈的情况比较少。 如果时间充裕，可以用这本书打好基础。缺点就是很长，有一千多页。 内容很全面。

David Mackay: 《Information Thoery, Inference, and Learning Algorithms》

这本是我比较欣赏的Makcay教授的力作，网上也有免费的版本。虽然说这本书不完全是机器学习书籍，但是书写的非常具有英国学者的独特视角。能把更多的理论后面的本质找到关联。对初学者也是比较好的一本书。 Mackay教授才过世不久，是一个传奇的人物。 大家可以了解一下。 ()

Hastie, Tibshirani and Friedman: 《The Elements of Statistical Learning》

经典书籍，适合数学稍好的，有些工科背景或编程背景的同学也许会更喜欢其他几本书。

Goodfellow, Bengio and Courville: 《Deep Learning》

这个也不赘述太多。

Peter Flach: 《Machine Learning》

这本书大家推广的不多，但是该书是一本非常好的入门书籍。 Peter也是以前读硕士的导师，也一定要支持一下。

2. 中文版的书籍推荐的不多。 主要就是两本：

周志华：《机器学习》

李航：《统计学习方法》

3. 当然还有机器学习的科普书，推荐其中一本：P. Domingos: 《The Master Algorithm》

谢邀～

本人并不喜欢看这些技术方面的书，书都是人写的，肯定有部分理解不对地地方，或者可能因为技术版本更新脱离时代，我一般都是去百度了解这些涉及到哪些技术，然后去官网或技术论坛看的，所以题主让我推荐书，我也没有好推荐的

我个人认为，不是每一个人都要成为算法研究师，了解人工智能的概貌和原理，利用已有的框架和平台，完成自己的任务就已经很了不起了，安安静静地做一个应用型的美男子其实是绝大多数人的归宿，目前的开源框架很多，但原理和内在基本一致，其实我们无需过多了解内核，埋下头去深入钻研一个框架应用就已经超棒了，研究算法和基体框架就留给那些牛人们吧。

说到应用型的书籍，我基本都是在官网和社区学习，个人观点，非喜勿喷。

加米谷教育就来推荐几本吧：

1、《数据科学入门》

2、《Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking》

3、《贝叶斯思维》

5、《统计思维：程序员数学之概率统计》

6、《利用Python进行数据分析》

7、《Advanced and Multivariate Statistical Methods》

8、《Hadoop: The Definitive Guide》

9、《Mining of Massive Datasets》

10、《数据挖掘》

为什么在任何工作岗位上总有人忙得要死？有人却闲得要死？

雷哥先讲身边朋友的真人真事，相信职场也比较常见。

一朋友，上班时集中精力高效率做业务，相比于其他同事，总是能提前完成相同的业务量，虽然其他业务相对也更多，但却能做的有条不紊，更重要的是能按时下班；朋友有那么一两个同小组同事，业务量很少，都是朋友以前做过的一小部分业务，但是每天喊着“忙死了”，经常晚下班，像是“加班加点”忙一样，看到朋友按时下班，总会一脸惊愕；其他部门的人看到后会有人评论，“走这么早，看来不忙啊”，而小组领导对业务量的判断自有了解...

【雷哥观点】这种现象其实在职场还是很常见的。有时候拿同样的工资，有的人忙忙碌碌，有的人闲闲散散。

首先，有的人可能是真的“忙的要死”，但这部分人中也不乏有“装忙”群体！另一部分业务真忙的群体里，可能是个人自愿忙碌，追求自我价值体现；有的人是老好人，不愿忙但是难于拒绝，另外受限于领导分配业务的风格或公司制度特色也是有可能的；

最后，还可能个人需要反思：工作效率低导致“忙的要死”！

一. 个人追求不同、习惯不同

职场上有的人有个人追求，不愿意每天耗日子。这部分人一般是奋进型人物。业务来了就抓紧推进，多数不是拖延症患者，一般责任心很强，有担当，能主动挑起任务，业务量增多也无怨无悔。

而另一部分人，则是能不做的就不做，能晚交就晚交，最后交作业表现也一般。当然，职场中有部分人也会“装忙”，上班时间玩手机、闲聊，快到下班时再开始“装忙业务，加班加点”。其实大部分老板不是傻子，心知肚明。

二. 性格使然：有的是老好人，有的是“刺头”、"吹风机"

有的人性格属于老好人，有些业务不属于自己的，但是因为其他朋友拜托或者其他部门同事试图推脱责任和业务，出于压力和难以拒绝，老好人同事往往业务量越堆越多。

所以会忙的要死；另一部分人则属于“刺头”，不好惹，如同“吹风机”，来了新业务能推则推，往往标签是“不好惹”。

三. 领导分配业务风格有关

如果一个人的业务能力突出，自然领导在分配业务时，会更愿意将有挑战性业务交给这种员工，这样领导才会更放心。可能有些领导这方面倾向更大，只要有任务就愿意交给业务能力强的人，导致“忙人更忙，闲人更闲”。

四. 公司制度有关

例如一个研发型公司，主要业务是研发，所以一般而言，研发岗位会比非研发岗位更忙碌，这就是公司性质使然，这就需要薪酬区别化。另外，如果组织结构不合理，比如核心岗位人手不足，也会导致核心岗位的员工真的“忙的要死”。

五. 工作效率问题

如同开头雷哥身边的故事一样，有的人看起来忙，不一定就是真的忙，除了“装忙”之外，还有可能是方法不正确，工作效率低下。

举个例子，雷哥一朋友告诉雷哥，前一段时间老板要求各员工统计各自手头接的不同性质项目的各业务量统计。雷哥朋友接的项目业务量一直很大，因为在跟雷哥学EXCEL，用EXCEL函数几分钟就完成统计并提交，而朋友看到同事在一行行地统计记录数据，一上午过去了，还在手忙脚乱。

总之，雷哥认为，如果你是有追求的人，那是好事，即使干的多，学的也会多，对自己是一种锻炼，未来对自己职场非常有利。当然，如果是老好人，不管什么业务都自己扛起来，也是需要改正的，要学会适当拒绝，要尽量各司其职，不然不利于自己所在团体的团结。最后，提高效率，才能胜任更多的业务。纵使比别人干的多却拿一样的工资，短期内可能有点不爽，但是最终你会学的更多！

到此，以上就是小编对于足球比赛大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于足球比赛大数据的3点解答对大家有用。