Forum strony www.multipasko.pl [Regulamin]


Dodaj wpis w tym temacie
Spis tematów
Login:

Hasło:
Strona: 1 2 ... 13 14 15 ... 19 20
Wyślij wiadomość do admina

Przewiń wpisy ↓

lstm

2025-02-08 (22:32)

status MultiTest
Data rejestracji: 2020-08-05
Ilość postów: 6363

16235
wpis nr 1 552 032
[ CZCIONKA MONOSPACE ]


"To jest znany problem z nadmiernym dopasowaniem."

Lottonauta
Dlaczego musi być zaraz problem z nadmiernym dopasowaniem...
Raczej nic na to nie wskazuje.
2025-02-08 (22:32)

status MultiTest
Data rejestracji: 2020-08-05
Ilość postów: 6363

16235
wpis nr 1 552 033
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

heme24
Czy budujesz sam sieć krok po kroku testując i używając bibliotek Pythona czy też zdajesz
się na GPT który zdarza się być z błędami a poprawianie tego przez GPT to mogą być kolejne błedy
Myślę że przy użyciu bibliotek Pythona można rozwiązywać najbardziej nawet bardzo skomplikowanie problemy ale nie chyba nie takie żeby szansa 1:10 mieściła się w widełkach +-1
Bibiotek jest mnóstwo.
A czy wogóle zapytałeś sieć czy Pyhonie jest biblioteka do ustalania trendów z lotto na podstawie wyników losowań ?!
2025-02-09 (09:14)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 552 060
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Witam.

Multi test zapytałem chata o tą bibliotekę i odpisał że nie ma takiej biblioteki. Co do widełek +-1 to jeśli sieć nie zbliża nas do tego rezultatu to raczej zabawa nie ma sensu.
Powiedz mi wracając do biblioteki to jest taka biblioteka?
2025-02-13 (21:56)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 552 734
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Witam.

Multi test jaka to biblioteka do badania trendów? Bo chat mówi że nie ma takiej.

Pozdrawiam.
2025-02-13 (23:03)

status MultiTest
Data rejestracji: 2020-08-05
Ilość postów: 6363

16235
wpis nr 1 552 754
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

heme24
faktycznie biblioteki mówiącej wprost o zastosowaniu do gry lotto może i nie ma, a może GPT podobnie jak Google blokuje zachęcanie do hazardu, mogą być na przykład takie:

pandas – do przetwarzania danych historycznych losowań.
numpy – do statystyk, średnich, odchyleń, histogramów.
matplotlib / seaborn – do wizualizacji trendów.
scipy – do analizy rozkładu liczb.
statsmodels – do wykrywania sezonowości i trendów.
mlxtend – do znajdowania najczęstszych kombinacji (analiza asocjacji).

Te biblioteki mogą pokryc z nadatkiem też takie tematy na forum jak użycie mapy liczb ( każde losowanie odnotowuje wystąpienie liczby lub jej brak i analiza tego, albo to jaka liczba z jaką liczbą wystapi częściej niż to wynika z ich indywidualnych częstotliwości,
2025-02-15 (19:14)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 553 057
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Witam.

Multitest a co sądzisz o bibliotece mlxtend ? chat jej nie wymienił.
2025-02-17 (21:15)

status MultiTest
Data rejestracji: 2020-08-05
Ilość postów: 6363

16235
wpis nr 1 553 503
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

heme24

Może Ci nie wymienił ale masz przecież nazwę biblioteki.
Wystarczy w edytorze (u mnie PyCharm) wpisać komendę:

pip install mlxtend

...i ma być jak na obrazku:

zdjęcie

a tu wynik z przykładowego zakresu losowań MINI do ostatniego losowania:
==========================================
Reguły asocjacji (często występujące kombinacje):
antecedents consequents antecedent support ... jaccard certainty kulczynski
0 (14) (7) 0.18 ... 0.357143 0.444444 0.527778
1 (7) (14) 0.20 ... 0.357143 0.390244 0.527778
2 (38) (22) 0.16 ... 0.500000 0.563953 0.669643
3 (22) (38) 0.14 ... 0.500000 0.659864 0.669643

[4 rows x 14 columns]

Process finished with exit code 0

=============================================
Co z tego wynika
14 przyciąga 7
7 przyciąga 14
a jedno zdarzenie jest częstsze od drugiego

Jeżeli w ostatnich losowaniach nie ma żadnej z tych liczb albo liczb jest za mało to zmieniamy zakres losowań

--- wpis edytowano 2025-02-17 21:21 ---

2025-02-19 (21:35)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 553 936
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

import pandas as pd
from mlxtend.frequent_patterns import apriori, fpgrowth, association_rules
from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder

# Wczytanie pliku CSV
file_path = "D:\\wyniki.csv"
df = pd.read_csv(file_path, sep=";")

# Pobranie tylko kolumn z liczbami (L1-L20)
lotto_numbers = df.iloc[:, 4:].values.tolist()

# Przekształcenie na format binarny dla MLxtend
te = TransactionEncoder()
te_ary = te.fit(lotto_numbers).transform(lotto_numbers)
df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_)

# Apriori - wyszukiwanie częstych zestawów liczb (niższy próg wsparcia, np. 9%)
frequent_itemsets_apriori = apriori(df_encoded, min_support=0.09, use_colnames=True)

# FP-Growth - alternatywa dla Apriori
frequent_itemsets_fpgrowth = fpgrowth(df_encoded, min_support=0.09, use_colnames=True)

# Reguły asocjacyjne
rules = association_rules(frequent_itemsets_apriori, metric="confidence", min_threshold=0.7)

# 🔹 **Zapis wyników do pliku Excel**
output_file = "D:\\wyniki_trend2.xlsx" # Możesz zmienić ścieżkę zapisu

with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
frequent_itemsets_apriori.to_excel(writer, sheet_name="Częste zestawy (Apriori)", index=False)
frequent_itemsets_fpgrowth.to_excel(writer, sheet_name="Częste zestawy (FP-Growth)", index=False)
rules.to_excel(writer, sheet_name="Reguły asocjacyjne", index=False)

print(f"Wyniki zostały zapisane do pliku: {output_file}")

# Wyświetlenie wyników
print("Częste zestawy liczb (Apriori):")
print(frequent_itemsets_apriori)

print("Częste zestawy liczb (FP-Growth):")
print(frequent_itemsets_fpgrowth)

print("Reguły asocjacyjne (Apriori):")
print(rules)
2025-03-08 (00:18)

status pegasus
Data rejestracji: 2015-11-19
Ilość postów: 180

14614
wpis nr 1 556 590
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Nie wiem co tu nowego kombinujecie
Ja komendy wpisuje w CMD.

Teraz robię testy na Google Colab, bo mój komp za słaby jest na te obliczenia.
A do kodów Groka 3 używam, ChatGpt już mi się znudził
2025-03-09 (00:42)

status pegasus
Data rejestracji: 2015-11-19
Ilość postów: 180

14614
wpis nr 1 556 729
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Model Ai generowania video Alibaby Wan 2.1 chodzi na pythonie ,więc trenowanie w pythonie działa, tyle że lotto nie da się przewidzieć sieciami.
2025-03-11 (23:55)

status Marriusz2
Data rejestracji: 2009-06-02
Ilość postów: 2773

4670
wpis nr 1 557 208
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

A z jakiej topologii SN korzystałeś ?

2025-03-15 (18:07)

status Marriusz2
Data rejestracji: 2009-06-02
Ilość postów: 2773

4670
wpis nr 1 557 695
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Tak myślałem
2025-03-16 (09:51)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 557 764
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

witam.

Standardowymi technikami nie da się zbudować skutecznej sieci, niestandardowe sieci są niedostępne,
i na tym można zakończyć dyskusję o sieciach która na tym forum toczy się ponad 20 lat.Biblioteki pythona się do tego nie nadają.
2025-03-20 (12:20)

status MultiTest
Data rejestracji: 2020-08-05
Ilość postów: 6363

16235
wpis nr 1 558 389
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

...niestandardowe sieci są niedostępne...

Heme
to szkoda bo w niestandardowych sieciach zawsze podaje się liczby na środku ekranu...

ale jest jeszcze taki wybór, z nieograniczonym dostępem do WSZYSTKICH modeli rozumowania.

zdjęcie
2025-03-20 (16:39)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 558 428
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Witam.

Multi test wracając do chata to faktycznie kiepsko pisze kody, robi masę błędów a do końca nie wiadomo co ten kod robi, jestem trochę rozczarowany.
2025-07-03 (18:01)

status pegasus
Data rejestracji: 2015-11-19
Ilość postów: 180

14614
wpis nr 1 570 912
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Kontynuacja eksperymentu eurojackpot...

Napisałem skrypt żeby sprawdzić co jest w pamięci modelu, problem w tym że te liczby z pamięci jakoś nie wchodzą.

Pamięć zawiera 23080 próbek
3 najlepsze kombinacje:
17, 21, 27, 30, 38 + 8, 11
Trafione liczby główne: 3, Trafione liczby dodatkowe: 2

10, 11, 35, 44, 46 + 3, 10
Trafione liczby główne: 3, Trafione liczby dodatkowe: 2

6, 8, 9, 13, 24 + 9, 11
Trafione liczby główne: 3, Trafione liczby dodatkowe: 1

======================================================

Postanowiłem sprawdzić stary wpis eurojackpot... 1 zestaw trafienie
. 29.04.2025 4/5 + 2/2

Szkoda że nie było kontynuacji i nie pamiętam jak to robiłem
2025-07-05 (10:18)

status heme24
Data rejestracji: 2015-12-08
Ilość postów: 361

14639
wpis nr 1 571 089
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

Witam.

Pegasus o co chodzi z tą pamięcią modelu?
2025-07-05 (18:53)

status pegasus
Data rejestracji: 2015-11-19
Ilość postów: 180

14614
wpis nr 1 571 130
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

heme24 Z tego co pamiętam trenowany model i (pamięć) była zapisywana do pliku, a raczej 2 pliki 1 plik to model a drugi plik to pamięć, a potem z tych plików były typy.

To był jakiś agent i tam można było zapisywać pamięć ( czyli to co normalnie masz w pamięci DDRAM) ale po wyłączeniu programu tracisz to co model pamiętał.
2025-07-05 (19:22)

status pegasus
Data rejestracji: 2015-11-19
Ilość postów: 180

14614
wpis nr 1 571 137
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

skrypt wyglądał mniej więcej tak


import pickle
import pandas as pd

# Ścieżka do zapisanej pamięci
memory_filename = 'C:/eurojackpot/euro_memory.pkl'
losowania_file = 'C:/eurojackpot/eurojackpot.csv'

# Wczytaj zapisaną pamięć
with open(memory_filename, 'rb') as f:
memory_data = pickle.load(f)

# Pamięć agenta zawiera stany, akcje, nagrody, nowe stany i flagę 'done'
memory = memory_data['memory'] # To jest deque z zapisanymi próbkami
print(f"Pamięć zawiera {len(memory)} próbek")

# Wczytaj bazę losowań Eurojackpot
losowania_data = pd.read_csv(losowania_file)

# Funkcja porównująca ilość wspólnych liczb z bazy i z pamięci
def compare_numbers(predicted_main, predicted_additional, drawn_main, drawn_additional):
# Oblicz liczbę trafionych liczb głównych
main_matches = len(set(predicted_main) & set(drawn_main))
# Oblicz liczbę trafionych liczb dodatkowych
additional_matches = len(set(predicted_additional) & set(drawn_additional))
return main_matches, additional_matches

# Lista do przechowywania najlepszych kombinacji
best_combinations = []

# Wyszukiwanie najlepszych kombinacji
for idx, sample in enumerate(memory):
state, action, reward, next_state, done = sample

# Akcja to lista indeksów liczb, które były wybrane przez agenta
# Podzielmy akcję na liczby główne (1-50) i dodatkowe (1-12)
main_numbers = [num + 1 for num in action if num < 50] # Liczby główne (1-50)
additional_numbers = [num - 50 + 1 for num in action if num >= 50] # Liczby dodatkowe (1-12)

if len(additional_numbers) < 2:
additional_numbers = [1, 2] # Default, w razie braku obu liczb dodatkowych

# Sortowanie liczb głównych i dodatkowych
predicted_numbers_main = sorted(main_numbers)[:5]
predicted_additional = sorted(additional_numbers)[:2]

# Porównanie z bazą losowań
for _, row in losowania_data.iterrows():
drawn_main = [row[f'main_number{j}'] for j in range(1, 6)]
drawn_additional = [row[f'additional_number{j}'] for j in range(1, 3)]

# Sprawdzenie, ile liczb się zgadza
main_matches, additional_matches = compare_numbers(predicted_numbers_main, predicted_additional, drawn_main, drawn_additional)

# Oblicz wynik na podstawie zgodności (trafione liczby główne + dodatkowe)
score = main_matches + additional_matches

# Zapisz kombinację z wynikiem do listy
best_combinations.append({
'predicted_main': predicted_numbers_main,
'predicted_additional': predicted_additional,
'main_matches': main_matches,
'additional_matches': additional_matches,
'score': score
})

# Ograniczenie liczby próbek do porównania
if idx >= 555: # Sprawdź 20 próbek
break

# Sortowanie kombinacji według najlepszego wyniku (score)
best_combinations = sorted(best_combinations, key=lambda x: x['score'], reverse=True)

# Wyświetlanie 3 najlepszych kombinacji
print("3 najlepsze kombinacje:")
for i, comb in enumerate(best_combinations[:5]):
print(f"{', '.join(map(str, comb['predicted_main']))} + {', '.join(map(str, comb['predicted_additional']))}")
# print(f"Trafione liczby główne: {comb['main_matches']}, Trafione liczby dodatkowe: {comb['additional_matches']}
")
2025-07-05 (21:18)

status Ciocia__Micowhyaja
Data rejestracji: 2016-12-17
Ilość postów: 459

15084
wpis nr 1 571 147
[ CZCIONKA MONOSPACE ]

witam


lstm, w tej metodzie jest ziarno nadziei i mam wrażenie,

że te narzędzia mają potencjał tylko my jeśli chodzi o te narzędzia jesteśmy w takim miejscu

hmmm

nasuwa mi się takie porównanie jak kiedyś ludzie patrzyli na ptaki i zastanawiali

się jak tu zacząć latać


pozdrowienia


| Dodaj wpis w tym temacie | Spis tematów | Wyniki lottoStrona: 1 2 ... 13 14 15 ... 19 20
Wyślij wiadomość do admina