DixieJoe
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Boa sorte, Eolocos!
Acredito piamente nesse tipo de analise e estudo.
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2 horas atrás, Rodolfo822 disse:
Rodolfo822,
Para exatos 9 acertos, como foi feito naquele estudo?
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Em 25/02/2024 em 15:23, Eolocos disse:
eis aí o resultado de Oráculo 3.0 !
a reta de tendência foi fixada nos primeiros 230 pontos, de modo a permitir acompanhamento dos resultados em relação à previsão por 5 sorteios consecutivos.
o GIF animado mantém a imagem parada por 2,5 segundos para que possam comparar.
Até gostaria de acompanhar.
Mas, confesso que não entendo o que você está fazendo.
Os pontos do gráfico equivalem a sorteios?
Se forem, o gráfico é excelente para previsão dos pontos.
Existe uma "dança" linda e previsível, ao que parece.
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3 horas atrás, sorel disse:
dixie ja fez este tipo de filtros? exemplo da posiçao vizinha na lotofacil ex=
posiçao 1ª de 1 a 4 de distancia da 2ª posiçao da 2ª minim1 maximo 3 assim ate a 15
Já tenho esses filtros, sorel
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O exemplo da Função de Probabilidade é bom.
Só que não tem sentido dividir por um valor FIXO de 25!!!
Qual a lógica disso? Por que exatamente 25?
Do jeito que está, me parece que não cria mudança alguma para diferenciar as dezenas.
Mas gostei do exemplo. É para pensar e adaptar
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100% de acordo, Eolocos!
E ela também não quer ser rotulada como louca!
Algumas idéias e dicas que ela passa parecem lógicas e até a gente já pensou a respeito.
Da mesma forma que ela, empacamos no como fazer.
E ainda não chegamos a um ponto de obter resultado. Mesmo que mínimo.
Mas acho que nós é que vamos chegar lá primeiro.
Antes das IA´s.
2 minutos atrás, sorel disse:a i.a ainda esta no começo a versao gimini ultra apartir de marco vai ser para programadores tambem
nas loterias nos sorteios deve existir padroes que ainda nao dominamos tipo buraco da minhoca em dois sorteios( ultimos dois) a rainha no jogo do bicho ja deve descoberto algo nos padreos do bicho seria padroes ocultos a i.a é boa mas tem saber usar
Acho que vou ter que ir pra escola aprender a como usar, sorel!
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2. Cálculo da probabilidade de acerto:
- Utilizar a fórmula de probabilidade condicional para calcular a probabilidade de acertar 14 ou 15 pontos com cada linha de filtro.
- A fórmula leva em consideração a frequência de cada número sorteado na Lotofácil e a quantidade de números selecionados na linha de filtro.
- É importante considerar a distribuição dos números sorteados (par/ímpar, primo/composto, etc.) para aumentar a precisão do cálculo.
sorel,
A IA gosta de sugerir. A questão é saber o que e como fazer?!?!
Ela só fala mas não dá exemplos.
Todos nós sabemos disso mas não conseguimos montar fórmulas e programas eficientes.
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15 horas atrás, Varelo disse:
@iziplay Acho esse tópico um dos mais importantes aqui no fórum. Geralmente é o primeiro que consulto por novidades nas matrizes. Ultimamente houveram muitas melhorias para a nossa mega sena mas só estão disponíveis para quem paga.Apesar de serem com bastantes volantes são importantes para estudos de filtros, que as vezes muitos realizam em busca de uma "pepita dourada".
29-06-04-05=714
48-06-04-05=6.298
50-06-04-05=7.59534-06-05-06=19.527
35-06-05-06=23.092
36-06-05-06=27.053
40-06-05-06=48.384
42-06-05-06=62.762
45-06-05-06=90.925
47-06-05-06=114.340
48-06-05-06=127.839
49-06-05-06=142.674\[..]/
Vc fala em usar esse tipo de matrizes (com garantia menor do que a condição de acerto).
Alguma dica de como você imagina usar essas matrizes?
Sempre acho que matrizes desse tipo não ajudam. Precisoo aprender a usar.
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4 horas atrás, Wata disse:
@sorel peça a IA para construir um programa de filtro grupo que seja rápido, aceite milhares de linhas e que consiga indicar (?) quais linhas de filtro mais prováveis de estarem corretas.
Isso basta.
...
só isso basta, wata.
Com certeza!
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1 hora atrás, sorel disse:
ok dixie voce sabe que a i.a pode ajudar na criaçao do solftwARE QUaNDO PRECISA DE AJUDA
se souber pedir ele pode dar passo passo, mas é para quem sabe alguma coisa na programaçao, colonias da abelhas usa a quase o mesmo principo, dixe quando nos avançar bastante teremos rodas do dixie com otimizaçao da formigas e abelhas
Programação ainda não é o forte da IA.
Ela sugere coisas demais.
Mas, como o walt falou, ela precisa ue a gente faça muita coisa.
Inclusive, corrigir e adaptar os códigos que ela sugere.
Já tentei algumas coisas básicas no Delphi. Ela apanha pra xuxu.
Ela gosta de "falar", "falar"....
Um dia ela aprende.
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13 horas atrás, sorel disse:
dixie e walt
Essa deveria ser a capa do novo livro, "Como a otimização das formigas resolveu a loteria em 80%".
dixie e walt com bom percentual na vendas ahheeh!
sonhar pode, sorel
Quem sabe.... Mas está longe isso.
Precisa de muita pesquisa e programação.
Temos mais coisas ANTES.
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1 hora atrás, walt disse:
Curiosidades para leitura.
O projeto algoritmo das abelhas vem desde 2005 concretizado em 2020 e em constante evolução.
Algoritmo em Python (Luca, Marco e Duc):
https://pypi.org/project/bees-algorithm/
Leitura
http://beesalgorithmsite.altervista.org/
Valeu, walt
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21 horas atrás, walt disse:
Aquilo que se chama de feromonios. (um dos requisitos do sistema)
O fitness de um bilhete pode ser determinado pela quantidade de números nele que correspondem aos números sorteados na loteria.
Quanto mais números acertados, maior o fitness do bilhete. Além do número de correspondências, o fitness pode ser influenciado pela combinação dos números no bilhete.
Por exemplo, alguns padrões específicos de números (como sequências ou distribuições uniformes) podem aumentar o fitness do bilhete.Estatísticas Históricas: Em loterias onde há dados históricos disponíveis, o fitness de um bilhete pode ser calculado com base na probabilidade estatística de que aquele conjunto de números seja sorteado com base em sorteios anteriores.
Por exemplo, considere uma loteria tipo megasena onde os jogadores devem escolher 6 números de um conjunto de 60 números possíveis.
Se um bilhete contiver os números 10, 20, 30, 40, 50 e 60, e naquele sorteio os números sorteados forem 10, 25, 30, 45, 50 e 55, esse bilhete terá um fitness de 3, pois três dos números do bilhete (10, 30 e 50) correspondem aos números sorteados.Esses são apenas alguns exemplos de como o fitness pode ser calculado para cada bilhete de loteria em um contexto de algoritmo genético. O cálculo exato dependerá das regras específicas da loteria e dos critérios definidos para
determinar a qualidade de um bilhete.No contexto de um algoritmo genético aplicado à seleção de bilhetes de loteria, o "fitness" de cada bilhete seria uma medida de quão bom é esse bilhete em relação aos critérios definidos para a loteria específica.
O fitness de um bilhete pode ser determinado pela quantidade de números nele que correspondem aos números sorteados na loteria.
Quanto mais números acertados, maior o fitness do bilhete.Além do número de correspondências, o fitness pode ser influenciado pela combinação dos números no bilhete.
Por exemplo, alguns padrões específicos de números (como sequências ou distribuições uniformes) podem aumentar o fitness do bilhete.Estatísticas Históricas:
Em loterias onde há dados históricos disponíveis, o fitness de um bilhete pode ser calculado com base na probabilidade estatística de que aquele conjunto de números seja sorteado com base em sorteios anteriores.
Por exemplo, considere uma loteria tipo megasena onde os jogadores devem escolher 6 números de um conjunto de 60 números possíveis.
Se um bilhete contiver os números 10, 20, 30, 40, 50 e 60, e naquele sorteio os números sorteados forem 10, 25, 30, 45, 50 e 55, esse bilhete terá um fitness de 3, pois três dos números do bilhete (10, 30 e 50) correspondem aos números sorteados.Esses são apenas alguns exemplos de como o fitness pode ser calculado para cada bilhete de loteria em um contexto de algoritmo genético. O cálculo exato dependerá das regras específicas da loteria e dos critérios definidos para
determinar a qualidade de um bilhete.Atribuição de Pontuação Adicional:
Ao calcular o fitness de um bilhete, você pode atribuir uma ontuação adicional para os números que não foram premiados em um sorteio específico, mas que foram sorteados novamente em sorteios subsequentes. Isso pode indicar que esses números têm uma tendência a serem sorteados com mais frequência do que outros e, portanto, podem ser considerados mais valiosos em futuros sorteios.
Adaptação Dinâmica:
Se os números que retornam em sorteios subsequentes têm um impacto significativo nas probabilidades futuras, você pode adaptar dinamicamente o processo de seleção de bilhetes com base nesses padrões. Isso pode envolver ajustar os critérios de seleção dos números com base em eventos recentes de sorteios.
Consideração de Janelas de Tempo:
Em vez de considerar todos os sorteios subsequentes, você pode limitar
a análise a uma janela de tempo específica. Por exemplo, você pode considerar apenas os últimos 20 sorteios para determinar se os números não premiados em um sorteio específico foram sorteados novamente dentro desse período.Pesquisa Estatística:
Realize análises estatísticas para determinar se há uma correlação significativa entre números não premiados em sorteios específicos e sua recorrência em sorteios subsequentes. Isso pode ajudar a fundamentar suas decisões sobre como tratar essa questão.
Em última análise, como você trata essa questão dependerá da complexidade que deseja adicionar ao seu algoritmo de seleção de bilhetes e se acredita que eventos como esse têm um impacto significativo nas chances de sucesso na
loteria.Experimente diferentes abordagens e ajuste conforme necessário com base nos resultados obtidos.
Walt, obrigado pelas dicas de como criar uma boa função fitness
É exatamente o caminho que eu venho trilhando:
Utilizar N sorteios anteriores e estabelecer o "comportamento" de determinado resultado em relação aos mesmos N sorteios anteriores.
Usar esse "comportamento" como META e balizador para aceitar determinado novo conjunto.
Na verdade, como comentei, eu tive que dar uma parada na criação da minha função fitness porque encontrei algumas dificuldades de programação e também porque mudei o foco de minhas prioridades.,
Mas vou voltar, com certeza!
E suas dicas foram muito valiosas.
Principalmente para a rotina de geração com base em Algoritmo Genético.
Para Colonias de Formigas, preciso pesquisar mais e entender os caminhos para criar programas.
Segunda prioridade.
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Em 21/02/2024 em 17:17, iziplay disse:
@DixieJoePode ser usado para a Lotomania do modo que está.
Excelente Amostral para sair com Fixas.
Está matriz poderá ser utilizada como geratriz de novas matrizes para a Lotomania.
Obrigado iziplay!
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Observações:
- Este é um projeto complexo que requer conhecimentos avançados em aprendizado de máquina e desenvolvimento de software.
- A implementação da rede neural pode ser feita em diferentes plataformas, como Python, TensorFlow e PyTorch.
- A qualidade dos dados históricos utilizados no treinamento é crucial para a performance da rede.
com isso, concordo 100%!
Quem conseguir desvendar primeiro esses mistérios, pode levar o prêmio máximo na Lotofacil.
Com poucos jogos????? Isso ainda não sabemos.
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Este projeto tem o potencial de revolucionar a forma como as pessoas jogam na Lotofácil, oferecendo uma ferramenta poderosa para aumentar as chances de acerto.
Quem fez esse comentário, sorel? A IA?
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É por ai.
Mas vai ser algo agregado. Separar 15 dezenas com maior frequencia não significa que vai ajudar porque temos uma distribuição histórica a observar.
Então, o filtro melhor penso ser algo que agrega
Min 2 Max 5 de Dezenas com Maior Frequencia
Min 2 Max 5 de Dezenas com Media Frequencia
Min 2 Max 5 de Dezenas com Menor Frequencia
Se atender a TODOS OS CRITÉRIOS, ele "carrega" em X% de feromônios...
Ou seja, dá mais "chances" para o conjunto
Alguma coisa nesse sentido....Quando for mexer com isso, vou por esse caminho.
Por enquanto, estou vendo dezenas de outras prioridades.... rsrs
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1 hora atrás, sorel disse:1+
Função Fitness para Lotofácil em Algoritmo Genético e Colônias de Formigas
Objetivo: Criar uma função fitness para Lotofácil que seja lógica, viável e eficaz em um algoritmo genético (AG) e colônias de formigas (CF). A função deve gerar uma matriz de probabilidade por dezena para auxiliar na seleção dos números para a aposta.
Considerações:
- A função fitness deve levar em conta a frequência de cada dezena nos concursos anteriores.
- A função deve considerar a distribuição dos números sorteados em relação à quantidade de concursos.
- A função deve ser eficiente em termos de tempo de processamento.
Proposta:
A função fitness proposta combina três fatores:
1. Frequência Histórica:
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Calcula a frequência de cada dezena nos últimos
Nconcursos. - Atribui um peso maior às dezenas mais frequentes.
- N pode ser ajustado de acordo com o histórico disponível e a estratégia desejada.
2. Distribuição dos Números:
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Divide os concursos em grupos de
Mconcursos (Mpode ser 5, 10, 20, etc.). - Calcula a quantidade de vezes que cada dezena foi sorteada em cada grupo.
- Atribui um peso maior às dezenas com distribuição mais uniforme nos grupos.
3. Combinação Aleatória:
- Introduz um elemento de aleatoriedade na função para evitar a convergência prematura do AG/CF.
- Um valor aleatório entre 0 e 1 é gerado para cada dezena.
Cálculo da Função Fitness:
A função fitness para cada dezena
dé calculada da seguinte maneira:Pythonfitness(d) = (frequencia_historica(d) * distribuicao_numeros(d)) + aleatoriedade(d)Use o código com cuidado.content_copyMatriz de Probabilidade:
Após calcular a fitness de cada dezena, a matriz de probabilidade é gerada dividindo a fitness de cada dezena pela soma total das fitness:
Pythonprobabilidade(d) = fitness(d) / sum(fitness(d) for d in range(1, 26))Use o código com cuidado.content_copyImplementação:
A função fitness pode ser implementada em Python utilizando bibliotecas como NumPy e Pandas para facilitar o processamento de dados.
Exemplo de código:
Pythonimport numpy as np import pandas as pd # Definindo os parâmetros N = 100 # Número de concursos a serem considerados M = 10 # Tamanho dos grupos de concursos # Carregando os dados dos concursos concursos = pd.read_csv("concursos_lotofacil.csv") # Calculando a frequência histórica frequencia_historica = np.array([concursos.loc[concursos.index < N, d].sum() for d in range(1, 26)]) # Calculando a distribuição dos números distribuicao_numeros = np.zeros((25, int(len(concursos) / M))) for i in range(int(len(concursos) / M)): for d in range(1, 26): distribuicao_numeros[d-1, i] = concursos.iloc[i*M:(i+1)*M, d].sum() # Gerando a matriz de probabilidade probabilidade = np.zeros(25) for d in range(1, 26): fitness_d = (frequencia_historica[d-1] * distribuicao_numeros[d-1, :]) + np.random.rand() probabilidade[d-1] = fitness_d / sum(fitness_d) # Imprimindo a matriz de probabilidade print(probabilidade)Use o código com cuidado.content_copyConsiderações finais:
- A função fitness proposta é um ponto de partida para a otimização de apostas na Lotofácil.
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Ajustar os parâmetros
NeMpode influenciar os resultados da função. - Testar diferentes combinações de pesos para os fatores da função pode levar a melhores resultados.
- A função fitness pode ser integrada a um AG ou CF para realizar a busca por apostas otimizadas.
Recursos Adicionais:
- https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_split.html
- [URL inválido removido]
sorel,
Este código é dos poucos que tem utilidade. Pelo menos, parece que tem alguma lógica.
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17 horas atrás, sorel disse:
dixie= cnsegue montar um par de perguntas que vou fazer na i.a sobgre otimizaçao da colonia de formiga em busca do proximo sorteio no caso delas comida
Neste momento, estou sem tempo para qualquer coisa nova, sorel.
Aguarde mais um tempo que voltamos ao assunto.
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3 horas atrás, iziplay disse:
75 06 05 09 = 161.269
Bluskov
http://www.coveringrepository.com/download_system.aspx?id=62525iziplay,
De que maneira você usaria uma matriz desse tipo para acertar quina na condição de 9 sorteadas?
Vejo que a "configuração" já traz uma desvantagem inicial muito grande para acertar 5 nessa condição.
Desculpe, mas imagino que seja para loterias onde se tenha o sorteio de 6 dezenas...
Não consigo ver uma luz, pensando em Quina, Megasena, etc.
Já se for para loterias parecidas com Keno, pode ser utilizada para buscar premios menores mas ai a quantidade de jogos passa a ser desvantajosa.
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6 minutos atrás, sorel disse:
Rede Neural Convolucional para Otimização do Caminho Mais Curto da Colônia de Formigas na Lotofácil
Introdução:
Esta rede neural convolucional (CNN) aprimora o algoritmo genético anterior, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para identificar padrões e otimizar a busca pelos melhores jogos da Lotofácil.
Arquitetura da Rede:
- Camada de Entrada: Recebe como entrada um conjunto de jogos da Lotofácil (matriz de 15x15).
- Camadas Convolucionais: Extraem características importantes dos jogos, como combinações de números frequentes, padrões espaciais e sequências.
- Camada de Pooling: Reduz a dimensionalidade da informação e aumenta a robustez da rede.
- Camadas Densamente Conectadas: Combinam as informações extraídas pelas camadas convolucionais e aprendem a classificar os jogos de acordo com sua probabilidade de premiação.
- Camada de Saída: Retorna um valor de probabilidade para cada jogo.
Treinamento da Rede:
- A rede é treinada com um conjunto de dados históricos de concursos da Lotofácil.
- O objetivo do treinamento é minimizar o erro na classificação dos jogos.
- Técnicas como retropropagação e otimização de Adam são utilizadas para ajustar os parâmetros da rede.
Utilização da Rede:
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Após o treinamento, a rede pode ser utilizada para:
- Classificar novos jogos de acordo com sua probabilidade de premiação.
- Gerar automaticamente jogos com alta probabilidade de acerto.
- Otimizar a seleção de jogos para apostas.
Vantagens da CNN:
- Maior capacidade de aprendizado e adaptação a diferentes conjuntos de dados.
- Identificação de padrões complexos que não podem ser detectados pelo algoritmo genético.
- Maior flexibilidade na criação de filtros e estratégias de apostas.
Considerações:
- O desenvolvimento e o treinamento da CNN exigem conhecimentos avançados de aprendizado de máquina e ferramentas computacionais.
- A qualidade dos dados utilizados no treinamento é crucial para o bom desempenho da rede.
- A CNN é uma ferramenta poderosa, mas não garante o sucesso nas apostas da Lotofácil.
Recursos Adicionais:
- https://es.wiktionary.org/wiki/removido
- https://es.wiktionary.org/wiki/removido
- https://es.wiktionary.org/wiki/removido
Observação:
Este modelo é apenas para fins de pesquisa e estudo. Não há garantia de sucesso na Lotofácil.
Recomendações:
- Para iniciantes, é recomendável começar com o algoritmo genético mais simples.
- Explore diferentes configurações e parâmetros para encontrar a melhor solução para suas necessidades.
- Utilize a CNN com cautela e combine-a com outras estratégias de apostas para minimizar os riscos.
sorel,
Taí alguma coisa que você pode pedir para a IA ajudar, de verdade: CONSTRUIR códigos (em Python mesmo) que implementem essas sugestões sobre Ant Colonies (Colonias de Formigas).
Assim como para Algoritmos Genéticos aplicados às loterias. Exemplos de códigos que possam nos ajudar a dar os primeiros passos (pelo menos).
Na minha opinião, Algoritmos Genéticos e Ant Colonies são ótimos modelos que podem trazer resultados.
SE A GENTE APRENDER a usar.
Para Algoritmos Genéticos, só nos falta uma excelente Função Fitness (Função Aptidão). Que tenha alguma lógica e que seja viável em termos de implementação.
Pra mim, só falta uma boa Função Fitness para que eu possa terminar minha rotina de Algoritmo Genético para loterias. Dei uma parada por falta de tempo e por não ter clareza na montagem de uma boa Função Fitness para fazer os primeiros testes.
Para as Colonias de Formigas, algo que permita chegar a uma Matriz de Probabilidade por Dezena, já seria suficiente para começar. Para este modelo de CF eu preciso aprender bastante. Ainda não me aventurei a fazer nada a respeito. Só leituras.
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sorel,
Concordo em partes.
Sim, concordo quando diz que se uma IA conseguiu aprender a jogar Xadrez e GO e a vencer sistematicamente os melhores jogadores do mundo, ela pode aplicar algo similar para chegar perto dos melhores premios nas loterias (qualquer uma).
A diferença é que, para loterias, ainda não existe informação em datasets com algo concreto e que possa ser utilizado pela IA.
Discordo quando vejo ela dizendo, por exemplo:
- Matriz de probabilidades: Crie uma matriz com as probabilidades de escolha para cada número, de 1 a 25.
Onde está a "dica" ou sugestão de como criar essa matriz de probabilidade?
Eu, que sou muito mais burrinho, sei que uma matriz de probabilidade para cada dezena seria alguma coisa "matadora", se juntássemos com outras coisas que já conhecemos e sabemos.
A questão é que, até agora, não vi nenhum exemplo simples que fosse, de que como ela "sugere" montar essa Matriz de Probabilidade.
Se tivermos algo que nos ajude nesse sentido, sim, a IA pode ser de grande ajuda.
Pra mim, nós é que vamos acertar, assim que descobrirmos uma maneira de gerar jogos com "critérios". Antes da IA, kkkkk
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sorel,
Gostaria muito de entender o que se pretende com esses posts de IA´s sugerindo um monte de coisas, sem ajudar em praticamente nada.
Como disse, não vou mais perder o meu tempo com isso.
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2 horas atrás, oiregor disse:
Cara
é complicado né
Mas vc sabia que tem até meme entre algumas pessoas
em especial quando uma delas faz algo errado
achei que era coincidência, e comecei a perguntar a origem do nome famoso
um deles falou que era alguma coisa de são paulo ou rio de janeiro, de um reddit, ou grupos de discussão
questionei se poderia ser fórum, não recusou, mas disse é tudo a mesma coisa heheheh
ri alto
e não pode ser coincidência
aliás, segundo alguns, não existe coincidência
oiregor,
meme? Não vi. fiquei curioso!
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8 horas atrás, rainha43 disse:
Ola @DixieJoe
boa tarde!
td bem com vc?
NÃO, não tenho, aliás há muito tempo, nem tenho mais no meu PC,
acho que teria que mexer nela, pq agora tem a PTT de 9 e a PTM de 11 horas,
teria qUe aualizar esses 2 horários tb, e soube que deve ter mais 2 horarios domingo tb,
não sei se é fato, aguardando,
NÃO atualizei mais pq, pra mim é desnecssaria, só preciso de resultados de 2 ou 3 dias para as análises diarias,
e costumo ter anotado alguns dias, para possiveis duvidas..enfim..
boa sorte e excelente tarde de domingo.
abraço
sandra
obrigado!
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como criar um ferramenta para evitar conflito nos filtros
in Tudo sobre Loterias
Posted
Eu já tenho esse estudo, considerando
Frequencia - HWC (Mais Frequentes, Media, Menos Frequentes)
Atraso - Idem para as dezenas ordenadas da mais atrasada para a menos atrasada
Atraso Relativo
Desempenho
Frequencia Exclusiva A (Dezenas que sairam apenas 1 vez, fechando o último ciclo)
Frequencia Exclusiva B (Dezenas que sairam apenas 1 vez, fechando o penúltimo ciclo)
FunçãoP (Função probabilidade, considerando vezes que determninadas dezenas estão "juntas" na mesma frequencia)
FuncaoR (Função Rô - dica do Magudo, que sumiu do forum há muitos anos)
Sequência Sacks (ver na Internet)
Ulam Matriz (apenas ordenando as dezenas do centro para fora, em espiral)
No momento, é exatamente essa a minha prioridade: usar todos tipos de linhas em Filtros de Arquivo para ver a redução.
Isso toma muiiiiito trabalho de programação. Afinal, já tenho mais de 485 arquivos diferentes esperando...
Nada é fácil nesses nossos estudos.
Alguns exemplos para a Lotofacil, SEMPRE CONSIDERANDO todos os sorteios até o sorteio imediantamente Anterior ao sorteio que vai correr:
Esses dados de exemplo abaixo são válidos para o sorteio 3035. Os valores de Acertos mostrados são porque já tenho o resultado do sorteio e o programa ajuda a avaliar.
Na prática, esses estudos são gerados, ANTES DO PRÓXIMO SORTEIO, e não sabemos os acertos.
Para isso, vamos ter que usar a Estatística da História de cada tipo de estudo ou Filtro.
Espero que ajude a entender a idéia que estou usando para chegar em filtros Automáticos.
Automáticos na Geração e Automáticos na sua montagem (limites a aceitar com base no histórico de cada um).
Até agora, já consigo gerar 311 linhas automaticamente para a Lotofacil.
Mas tem muitas mais...
A questão daqui pra frente (pensando na programação e automatização disso tudo para filtros) vai ser que o programa está ficando uma "carroça", mesmo com funções super rápidas.
Imagino que o que eue estou fazendo nesses e noutros estudos, tem uma base de "Machine Learning", considerando o histórico.
Sei que qualquer Estatístico ou Cientista de Dados vai me dizer que isso pode não levar a nada!!!!
Mas já provei pra mim mesmo que funciona! Só preciso automatizar tudo isso para não ter o risco de errar na montagem dos filtros.
E o ponto mais fundamental de todo o estudo: COMO DEFINIR os melhores limites a aceitar e usar em cada filtro possível para que, em conjunto, eles mantenham boa premiação (e talvez o prêmio máximo de 15 pontos).
Isso é, de fato, a CIÊNCIA por trás de tudo que venho fazendo há muitos anos.
Fácil não é! Mas tenho certeza que vai render frutos um dia!
Até hoje, só estudos, estudos, estudos!
Daqui pra frente, como já afirmei em vários posts diferentes: PRECISAMOS APRENDER A USAR O QUE JÁ TEMOS!
Nada de criar coisas novas e estudos diferentes!
Pelo menos, até que o resultado final não seja satisfatório e a gente tenha que acrescentar mais coisas, rsrssrs