Studiamo Data Science per Esempio poker Professionista - AppTractor

È diventato popolare in Canada E Costa Rica

La capacità di raccogliere ed Elaborare i dati può essere Utile non solo per gli analistiDaniel Poston ha raccontato la Sua esperienza di gioco di Poker, che vi aiuterà un Po a capire meglio il Modo di pensare, necessario per Poter utilizzare i dati in Modo efficace. La capacità di raccogliere ed Elaborare i dati può essere Utile non solo per gli analisti. Daniel Poston ha raccontato la Sua esperienza di gioco di Poker, che vi aiuterà un Po a capire meglio il Modo di pensare, necessario per Poter utilizzare Data Science nel Modo più efficiente. aprile è diventato il venerdì Nero per la comunità di Giocatori di poker. In questo giorno, il governo Degli stati UNITI ha vietato Le tre principali del sito On-line di poker. A quel tempo circa mila I cittadini degli stati UNITI Hanno giocato professionalmente, quindi è Iniziata la fuga in massa.

Io sono del Sud della California, così familiarità con il Messicano Fondo la California.

Ho deciso di aprire un Negozio a sud del confine In messico, a Rosarito.

Mentre mi stavo preparando per Il trasloco, mi viene spesso Chiesto cosa succede se il Mio piano non funziona.

Gioco a poker online richiede La comprensione dei dati, probabilità E statistica.

Allora sapevo solo di una Professione, utilizza lo stesso set Di abilità.

Ho detto: “Forse, inizierò a Lavorare come analista di Wall Street”.

Nello stesso mese è uscito Il film “l'Uomo che Ha cambiato tutto”.

L'azione basato sul libro Di Michael Lewis, il film Si svolge durante la stagione In squadra “Oakland Athletics”. Utilizzando l'analisi dei dati Data Science, lo stesso utilizzato Dagli analisti di Wall Street, Il gruppo ha rivoluzionato il baseball. A questo punto l'analista Di dati ed è diventato mainstream. Un anno dopo, v.

chiamato lavoro di Data Scientist Principale professione e.

Ho cominciato la mia carriera In Data Science nel. Ho notato che molto di Ciò che ho imparato durante Le lezioni di poker, adatto Per la segmentazione degli utenti. Come un giocatore di poker Segmentazione geografica, come il giocatore Pensa segmentazione e come si Gioca segmentazione comportamentale è tutto Molto importanti i fattori che Determinano la strategia contro questo giocatore. Ho imparato che tutti questi Fattori si può ridurre al Semplice statistica. Potrei dire, per quanto il Giocatore è buono, solo due numeri. Per testare questa teoria, ho Creato k-means modello per Segmentare gli avversari a poker Come pure la società segmentazione Dei suoi clienti. I dati per questo progetto Sono stati raccolti nel corso Della mia carriera nel poker. Ho usato il programma di Hold'em Manager, che carica La storia di ogni partita In tempo reale la base Di dati di PostgreSQL, per Monitorare l'andamento dei vostri avversari. La storia la distribuzione è Stata eseguita dopo la partita E gli ho spiegato tutto, Che ogni giocatore ha fatto Durante il gioco. Queste tendenze siano visualizzati come Segue: Nel texas hold'em, Ogni giocatore riceve due carte All'inizio del gioco, il Che significa che si potrebbe Avere partenza combinazioni. Statistiche tendenze per l'avversario Potente strumento, perché con esso Semplicemente prevedere le carte dell'avversario.

Ad esempio, alcuni giocatori raramente Migliorano pre-offerta, se la Loro percentuale di migliorare PFR basso.

Con un piccolo budget hanno Vinto partite di fila

Se l'avversario PFR uguale A, allora può essere solo Dei combinazioni. E se aumentano il tasso Di, hanno la probabilità di Di combinazioni. Due numeri, che io definisco, Per quanto bravo giocatore è Già detto del PFR e L'annotazione “volontariamente mette i Soldi in banca”, VP$IP. Egli indica la frequenza con Cui l'uomo gioca la Mano alla prima occasione di Fare una scommessa o ripristinare.

Questi due indicatori e il Loro rapporto danno ho le Informazioni necessarie per determinare il Vincitore è il giocatore lo Squalo o perdente pesce.

Il principio di Pareto afferma Che per molti eventi l Dell'effetto deriva dal dello sforzo. Questo significa che l dei Profitti della società ha generato Un dei loro clienti, e L' del mio profitto è Generato dal dei miei avversari. Ho calcolato il dei nemici Contro cui ho vinto di Più pesce, e il degli Avversari, che più spesso mi Perdo squali. Ho creato k-means modello Con cinque cluster, per segmentare Gli avversari, utilizzando otto indicatori Come variabili. Ho identificato il segmento con La più grande concentrazione di Pesci e il segmento con La più grande concentrazione di squali. Per ogni segmento, ho calcolato I valori medi VP$IP E PFR. Ho voluto verificare l'ipotesi Che gli squali hanno questi Indicatori saranno vicini ai miei, E i pesci per essere Il più grande VP$IP E la più grande differenza Tra i due indicatori. Nel segmento degli squali avversari In media hanno avuto VP$IP di circa.

Nell'immagine giallo evidenziato mano Che i giocatori di solito giocano.

Come si vede, le immagini Sono simili e sono costituiti Prevalentemente da buone combinazioni.

Questi i giocatori capiscono due Cose: Questi i giocatori vincono I miei soldi, ma come È possibile applicare alla società? Supponiamo di avere un negozio online.

Possiamo imparare molto circa i Nostri potenziali clienti, monitorare quali Pagine del nostro sito hanno esaminato. Questo ci darà un modello Di comportamento. Il segmento che mostra un Set limitato di pagine con Merci a basso costo, sarà Composto da pagano poco o clienti. In futuro saremo in grado Di non spendere su di Loro le risorse.

Nel segmento dei pesci avversari Hanno avuto VP$IP circa.

Queste immagini sono dissimili.

I giocatori di questo segmento Volontariamente mettono i soldi in Banca tre volte più spesso Degli squali. Questo dimostra che giocano mediocri O cattive le combinazioni e, Peggio, farli giocare passivamente. Gioco passivo cattive mani vale La pena di soldi che Vanno in tasca. Non sono mai stato dietro La scrivania, dietro la quale Non avrebbe giocato almeno due pesci. Torniamo alla nostra analogia con Il negozio. Come sarà il loro prezioso segmento? Le persone che stanno visitando Un sacco di pagine con Costosi prodotti. Si può andare a un Sito web attraverso alcuni post In un blog o lendingi. Su di loro può indicare Anche il tempo trascorso sul sito. Come solo noi calcoliamo questi Potenziali clienti, siamo in grado Di ridistribuire le risorse a Loro, per convertirli in acquirenti, Aggiungendo le mirata campagna o Contatto con loro. Ho scoperto che il gioco Del poker è la miniatura Di vita. Per la sua carriera, ho Imparato alcuni principi, che voglio Condividere con voi: P. Se vi state chiedendo da, Giocate me le mani di Mio VP$IP pari a, E PFR. Si può vedere il codice Che ho scritto per la Segmentazione dei loro avversari qui. AppTractor - media sullo sviluppo e La promozione di nuovi progetti IT. Raccontiamo tutto quello che a Quelli utilizzati per la loro Creazione - strumenti, negozi promozionale network, Strumenti gli analisti, la gente, I soldi.Pubblicità Spec. progetti trattamento dei dati personali. I dati personali vengono trattati Nel sito al fine di Il suo funzionamento - se non Siete d'accordo con questo, Allora dovrebbero lasciare il sito.




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