今天跟大家唠唠我最近搞的“阿利森”项目，说起来也是一把辛酸泪，不过好在是成！
这事儿得从头说起。我想搞个数据分析，提高下英超比赛的预测准确率。正好我喜欢看利物浦的球，阿利森又是利物浦的门神，我就寻思着，能不能从他的数据入手，看看门将数据对比赛结果的影响。
说干就干！我先是到处搜集阿利森的比赛数据，包括扑救次数、失球数、传球成功率啥的，能搞到的都搞来。然后就开始清洗数据，这步可真是要命，各种格式不统一，还有缺失值，搞得我头昏脑胀。
数据清洗完，就开始琢磨怎么分析。一开始我想用最简单的统计方法，比如算算阿利森的平均扑救次数，看看能不能找到什么规律。结果搞半天，发现没啥用，数据太杂，光看平均数看不出个所以然。
后来我开始学习一些机器学习的算法，想着能不能用模型来预测比赛结果。我试几个常见的分类算法，比如逻辑回归、支持向量机啥的，结果效果都不太预测准确率一直在50%左右徘徊。
当时我真是有点灰心，感觉这项目要黄。不过我这个人就是不服输，越是搞不定，越想搞定。我就开始到处查资料，看看有没有什么新的思路。
有一天，我在网上看到一篇关于深度学习的文章，说深度学习在图像识别和自然语言处理领域效果很我就寻思着，能不能把深度学习用到我的项目里。
于是我就开始学习深度学习的相关知识，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络啥的。学几天，感觉有点明白，就开始动手实践。
我用TensorFlow搭建一个简单的神经网络模型，把阿利森的数据输进去，让模型自己学习。模型的效果也很差，预测准确率还不如随机猜测。
不过我没有放弃，不断地调整模型的参数，优化模型的结构。经过几天的努力，模型的预测准确率终于开始提升！
我的模型的预测准确率达到70%左右，虽然还不是很高，但已经比之前的模型好多。而且通过分析模型的输出结果，我也发现一些有趣的规律，比如阿利森在关键时刻的扑救成功率，对比赛结果有很大的影响。
这回“阿利森”项目虽然搞得我焦头烂额，但也让我学到很多东西。我不仅掌握一些数据分析和机器学习的技能，还体会到坚持不懈的重要性。以后有机会，我还想继续完善这个项目，让它的预测准确率更高！
还没有评论，来说两句吧...