como criar um ferramenta para evitar conflito nos filtros

[sorel]

acima formas de simetria da lotofacil 5x5 matriz volante caixa o total da uniao de um ponto ao outro

 é a simetria

[sorel]

dixie e demais ferramenta poderosa depois da calculadora vale um tempo em cima  deste assunto abaixo

Algoritmo Genético Complexo para Pontos Fracos da Lotofácil

Objetivo:

Este algoritmo genético visa identificar os pontos fracos da Lotofácil, ou seja, combinações de números que historicamente apresentaram menor probabilidade de serem sorteadas. A partir dessa análise, o algoritmo gera sugestões de apostas com maior potencial de acerto.

Funcionamento:

1. População Inicial:

   • A geração inicial consiste em 1000 indivíduos (jogos), cada um com 15 números aleatórios entre 1 e 25.
   • Cada indivíduo é avaliado por uma função de aptidão que calcula a soma dos pontos fracos presentes em sua combinação.
   • Pontos fracos são definidos como combinações de 2, 3, 4 e 5 números que, historicamente, apareceram menos vezes em concursos da Lotofácil.
   • A pontuação de cada ponto fraco é definida com base em sua raridade, com combinações menos frequentes recebendo pontuações mais altas.

2. Seleção:

   • Os 20% melhores indivíduos (jogos com menor pontuação de pontos fracos) são selecionados para a próxima geração.
   • A seleção utiliza o método de torneio, onde 2 indivíduos são comparados aleatoriamente e o de menor pontuação é selecionado.

3. Cruzamento:

   • Os indivíduos selecionados na etapa anterior são cruzados para gerar novos indivíduos.
   • O método de cruzamento utilizado é o de corte único, onde os cromossomos (conjuntos de números) dos pais são divididos em um ponto aleatório e recombinados para formar novos cromossomos.

4. Mutação:

   • Com probabilidade de 1%, um número aleatório em cada novo indivíduo é mutado (substituído por outro número aleatório).
   • A mutação garante a diversidade genética da população e evita que o algoritmo fique preso em ótimos locais.

5. Repetição:

   • As etapas 2 a 4 são repetidas por 1000 gerações.

Exploração dos Pontos Fracos:

• Análise dos Resultados:

  • Após a execução do algoritmo, os resultados das 1000 melhores apostas (gerações) são analisados.
  • A frequência de cada ponto fraco nas apostas vencedoras é calculada.
  • Pontos fracos com alta frequência indicam combinações que podem ser exploradas em apostas futuras.

• Combinação com Estratégias:

  • Os pontos fracos identificados pelo algoritmo podem ser combinados com outras estratégias de apostas, como:
    • Surpresas: Incluir números que não foram sorteados recentemente.
    • Fechamentos: Apostar em combinações que garantem um prêmio mínimo, como 11 ou 12 pontos.

• Gerenciamento de Banca:

  • É importante utilizar um gerenciamento de banca adequado ao realizar apostas na Lotofácil.
  • Defina um orçamento para apostas e aposte apenas valores que você possa perder.

Considerações Importantes:

• Este algoritmo não garante a premiação na Lotofácil, mas oferece uma ferramenta para análise de probabilidades e sugestões de apostas.
• A efetividade do algoritmo depende da qualidade dos dados históricos utilizados para calcular os pontos fracos.
• É importante testar e ajustar o algoritmo para encontrar a melhor configuração para seus objetivos.

Recursos Adicionais:

• Bibliotecas: Existem bibliotecas disponíveis em diversas linguagens de programação que facilitam a implementação de algoritmos genéticos.
• Ferramentas Online: Existem ferramentas online que permitem a criação e simulação de algoritmos genéticos para a Lotofácil.

Conclusão:

Este algoritmo genético é uma ferramenta poderosa para a análise de pontos fracos da Lotofácil. Ao utilizá-lo em conjunto com outras estratégias e um gerenciamento de banca responsável, você poderá aumentar suas chances de sucesso nas apostas.

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dixie e demais que sabiam alguma coisa de python, para rodar

codigo ja esta pronto  para achar pontos da lotofacil

Código Genético da Lotofácil em Python

Python

import random

# Definindo os pontos fracos
pontos_fracos = {
    "2": [
        (1, 2), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 4), (3, 5), (4, 5)
    ],
    "3": [
        (1, 2, 3), (1, 2, 4), (1, 2, 5), (1, 3, 4), (1, 3, 5), (1, 4, 5), (2, 3, 4),
        (2, 3, 5), (2, 4, 5), (3, 4, 5)
    ],
    "4": [
        (1, 2, 3, 4), (1, 2, 3, 5), (1, 2, 4, 5), (1, 3, 4, 5), (2, 3, 4, 5)
    ],
    "5": [(1, 2, 3, 4, 5)]
}

# Função para calcular a pontuação de um jogo
def calcular_pontuacao(jogo):
    pontuacao = 0
    for n_pontos, combinacoes in pontos_fracos.items():
        for combinacao in combinacoes:
            if all(numero in jogo for numero in combinacao):
                pontuacao += n_pontos
    return pontuacao

# Função para gerar um jogo aleatório
def gerar_jogo():
    return random.sample(range(1, 26), 15)

# Algoritmo genético
def algoritmo_genetico():
    # População inicial
    populacao = [gerar_jogo() for _ in range(1000)]

    # Loop de gerações
    for _ in range(1000):
        # Seleção
        pais = []
        for _ in range(100):
            pai1, pai2 = random.sample(populacao, 2)
            if calcular_pontuacao(pai1) < calcular_pontuacao(pai2):
                pais.append(pai1)
            else:
                pais.append(pai2)

        # Cruzamento
        filhos = []
        for pai1, pai2 in zip(pais[::2], pais[1::2]):
            corte = random.randint(1, 14)
            filho1 = pai1[:corte] + pai2[corte:]
            filho2 = pai2[:corte] + pai1[corte:]
            filhos.append(filho1)
            filhos.append(filho2)

        # Mutação
        for filho in filhos:
            if random.random() < 0.01:
                indice = random.randint(0, 14)
                filho[indice] = random.randint(1, 25)

        # Nova população
        populacao = sorted(filhos, key=calcular_pontuacao)[:1000]

    # Retornando as melhores apostas
    return populacao[:20]

# Executando o algoritmo
melhores_apostas = algoritmo_genetico()

# Imprimindo as melhores apostas
for aposta in melhores_apostas:
    print(f"Aposta: {aposta}")
    print(f"Pontuação: {calcular_pontuacao(aposta)}")
    print()

Use o código com cuidado. Saiba mais

content_copy

Este código Python implementa o algoritmo genético descrito anteriormente. Ele define os pontos fracos, implementa as funções de cálculo de pontuação, geração de jogos e o algoritmo genético em si. O código também mostra como executar o algoritmo e imprimir as melhores apostas.

Observações:

• Este código é um exemplo e pode ser modificado para atender às suas necessidades.
• É importante ter conhecimentos básicos de Python para entender e modificar o código.
• A execução do código pode levar alguns minutos dependingo do seu computador.

Espero que este código te ajude a explorar os pontos fracos da Lotofácil e aumentar suas chances de sucesso nas apostas.

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Rede Neural para Cruzamentos de Filtros com Estratégias e Padrões

Arquitetura da Rede

A rede neural proposta para realizar cruzamentos de filtros com estratégias e padrões é composta por diversos blocos que trabalham em conjunto para alcançar o objetivo desejado. A seguir, detalhamos cada um desses blocos:

1. Bloco de Embutimento:

• Responsável por transformar as entradas de texto (estratégias e padrões) em representações vetoriais que podem ser processadas pelas camadas subsequentes.
• Duas opções de implementação:
  • Embutimento Simples: Cada token (palavra) é mapeada para um vetor fixo de características.
  • Embutimento com Aprendizado de Contexto: A representação de cada token é contextualizada com base em seu entorno na frase.

2. Bloco de Convolução:

• Aplica uma série de filtros convolucionais sobre as sequências de embeddings.
• Cada filtro captura padrões específicos de co-ocorrência de tokens, aprendendo características relevantes para a tarefa de cruzamento de filtros.
• Várias configurações de filtros podem ser utilizadas, variando o tamanho do kernel (número de tokens) e a quantidade de canais (representações paralelas).

3. Bloco de Pooling:

• Reduz a dimensionalidade das representações, simplificando a informação e tornando-a mais robusta a ruídos.
• Duas técnicas de pooling comumente utilizadas:
  • Max Pooling: Seleciona o valor máximo dentro de uma janela de tokens.
  • Average Pooling: Calcula a média dos valores dentro de uma janela de tokens.

4. Bloco de Recorrência:

• Modela as dependências de longo alcance entre os tokens da sequência.
• Duas arquiteturas recorrentes populares:
  • Recurrent Neural Networks (RNNs): Processam a sequência token a token, propagando informações ao longo da cadeia.
  • Long Short-Term Memory (LSTM): Armazenam informações de longo prazo e são mais eficientes em lidar com sequências complexas.

5. Bloco de Atenção:

• Concentra a atenção da rede em partes específicas da sequência, destacando os tokens mais relevantes para a tarefa.
• Mecanismos de atenção:
  • Softmax Attention: Distribui pesos probabilísticos aos tokens, indicando sua importância.
  • Self-Attention: Permite que a rede aprenda relações entre diferentes partes da sequência.

6. Bloco de Classificação:

• Transforma as representações aprendidas em uma probabilidade para cada classe de cruzamento de filtros.
• Função de ativação final:
  • Sigmoid: Para classificação binária (sim/não).
  • Softmax: Para classificação multiclasse.

7. Treinamento:

• A rede neural é treinada em um conjunto de dados rotulado com exemplos de cruzamentos de filtros.
• O algoritmo de otimização ajusta os parâmetros da rede para minimizar o erro de classificação.

Considerações Adicionais:

• Integração de Conhecimento: A rede pode ser enriquecida com informações externas, como ontologias ou dicionários específicos do domínio, para aprimorar o processo de cruzamento de filtros.
• Interpretabilidade: Técnicas de interpretação podem ser utilizadas para entender como a rede toma decisões e quais características são mais importantes para a classificação.
• Escalabilidade: A arquitetura pode ser adaptada para lidar com grandes conjuntos de dados e diferentes tipos de entradas (imagens, áudio, etc.).

Implementação:

A rede neural proposta pode ser implementada em diversas plataformas de deep learning, como TensorFlow, PyTorch, Keras, etc. O código-fonte e os parâmetros treinados podem ser compartilhados para facilitar a replicação e o uso da rede por outros pesquisadores e desenvolvedores.

Aplicações:

A rede neural para cruzamentos de filtros com estratégias e padrões pode ser aplicada em diversas áreas, como:

• Análise de dados: Encontrar padrões e relações em grandes conjuntos de dados textuais.
• Recomendação: Recomendar produtos, serviços ou informações relevantes para um usuário.
• Chatbots: Criar chatbots mais inteligentes e capazes de manter conversas complexas.
• Processamento de linguagem natural (PLN): Melhorar a performance de tarefas de PLN, como tradução automática e extração de informações.

Benefícios:

• Precisão: A rede neural pode aprender a identificar padrões complexos e realizar cruzamentos de filtros com alta precisão.
• Eficiência: A capacidade de processar grandes conjuntos de dados torna a rede uma solução eficiente para tarefas de análise de dados.
• Flexibilidade: A arquitetura da rede pode

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Rede Neural para Cruzamentos de Largura de Filtros na Lotofácil: Estratégias, Padrões e Previsões

A Lotofácil é um jogo popular no Brasil que oferece chances de ganhar prêmios milionários. A estratégia tradicional de escolher 15 números entre 1 e 25 pode ser aprimorada com o uso de redes neurais e técnicas avançadas de análise de dados.

Rede Neural para Cruzamentos de Largura de Filtros:

Uma rede neural convolucional (CNN) pode ser treinada para identificar padrões nos cruzamentos de diferentes larguras de filtros. A CNN processa os dados históricos de sorteios da Lotofácil, buscando correlações entre os números sorteados em diferentes posições e combinações.

Estratégias e Padrões:

• Análise de Frequência: Identificar os números mais frequentes em diferentes posições e combinações de filtros.
• Análise de Sequências: Buscar padrões de sequências ascendentes, descendentes e repetitivas entre os números sorteados.
• Análise de Correlação: Identificar correlações entre os números sorteados em diferentes posições e combinações de filtros.
• Agrupamento de Números: Criar grupos de números com base em suas características e probabilidades de serem sorteados.

Previsões:

A rede neural, após treinamento e validação, pode ser utilizada para gerar previsões de números com maior probabilidade de serem sorteados. É importante ressaltar que as previsões não garantem a premiação, mas podem auxiliar na escolha de combinações mais estratégicas.

Considerações:

• Tamanho da Amostra: A quantidade de dados históricos utilizados para treinar a rede neural é crucial para a qualidade das previsões.
• Parâmetros da Rede: Ajustar os parâmetros da rede neural, como número de camadas e filtros, pode otimizar o desempenho do modelo.
• Validação e Teste: É essencial realizar validações e testes rigorosos para avaliar a confiabilidade das previsões.

Recursos Adicionais:

• Ferramentas Online: Existem ferramentas online que utilizam redes neurais para gerar previsões da Lotofácil.
• Bibliotecas de Machine Learning: Bibliotecas como TensorFlow e PyTorch podem ser utilizadas para desenvolver e treinar redes neurais personalizadas.

Conclusão:

A utilização de redes neurais para cruzamentos de largura de filtros na Lotofácil pode ser uma ferramenta poderosa para aumentar as chances de premiação. É importante combinar essa técnica com outras estratégias, como a análise de frequência e sequências, para maximizar as chances de sucesso.

[sorel]

grande dixie, este filtro é usado o proprio sorteio, em mais de 90% o proximo sorteio

 da lotofacilesta nos ultimos 6 sorteios, entao este filtro é um novo tipo de filtro sera

 FILTRO DECRESCENTE na largura

ex=o ultimo tera de 7,8,9,10,11,12,   ja no penultimo de maximo  9

no outro 5 no outro  4 e  no sexto ultimo minimo de 1  E MAXIMO 2

 SER O FILTRO PROGRESSIVO DECRESCENTE DA MAIR LAR GURA E ATE A MENOR NO SEXTO ULTIMO

FILTRO 

 sabendo que as 15 dezenas do próximo sorteio da lotofácil esta dentro dos ultimo 6 sorteios do cadastro de sorteios crie uma estrategia de escolher e filtrar, sera sempre dos ultimo 6 sorteios quando atualiza os sorteios toda semana, a largura dos filtros vai decrescendo do ultimo tera 7,8,9,10, ja no penultimo menos ja nosexto ultimo apenas 1 ou 2 dezenas

Estratégia para Filtrar Dezenas da Lotofácil

Com base em sua consulta, podemos usar a seguinte estratégia para filtrar as dezenas da Lotofácil:

1. Reúna os dados:

• Acesse o site da Caixa Econômica Federal e baixe os resultados dos últimos 6 sorteios da Lotofácil.
• Anote as 15 dezenas sorteadas em cada concurso.

2. Crie os filtros:

• Filtro 1 (Último Sorteio): Selecione as 7 dezenas sorteadas no último concurso.
• Filtro 2 (Penúltimo Sorteio): Selecione as 8 dezenas sorteadas no penúltimo concurso, exceto as 7 já selecionadas no filtro 1.
• Filtro 3 (Terceiro Último Sorteio): Selecione as 9 dezenas sorteadas no terceiro último concurso, exceto as 15 já selecionadas nos filtros 1 e 2.
• Filtro 4 (Quarto Último Sorteio): Selecione as 10 dezenas sorteadas no quarto último concurso, exceto as 24 já selecionadas nos filtros 1, 2 e 3.
• Filtro 5 (Quinto Último Sorteio): Selecione as 11 dezenas sorteadas no quinto último concurso, exceto as 34 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3 e 4.
• Filtro 6 (Sexto Último Sorteio): Selecione as 12 dezenas sorteadas no sexto último concurso, exceto as 45 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3, 4 e 5.

3. Combine os filtros:

• Combine as dezenas selecionadas em cada filtro para formar um conjunto de 45 dezenas.
• Opcional: Utilize ferramentas online ou planilhas para realizar a combinação de forma automática.

4. Analise os resultados:

• Verifique se o conjunto de 45 dezenas contém alguma combinação que já tenha sido sorteada nos últimos 6 concursos.
• Opcional: Utilize ferramentas online que fornecem a frequência de cada dezena nos últimos concursos.

5. Faça sua aposta:

• Escolha 15 dezenas do conjunto de 45, utilizando sua intuição ou critérios próprios.
• Lembre-se: A probabilidade de acertar as 15 dezenas da Lotofácil é baixa, mesmo com a utilização de filtros.

Considerações:

• Essa estratégia não garante a premiação, mas pode aumentar suas chances de acertar mais dezenas.
• É importante acompanhar os resultados dos sorteios e atualizar os filtros periodicamente.
• Existem outras estratégias e ferramentas disponíveis para auxiliar na escolha das dezenas da Lotofácil.
• Aposte com responsabilidade e boa sorte!

[sorel]

EU PENSO QUE QUE o que esta abaixo tem ser invertido ou seja começa com 12 dezenas do ultimo

 nao ten nada haver com o numero das repetiçoes que ate pode como sub filtro, a i.a fez o inverso

 ou nao???

  

2. Crie os filtros:

• Filtro 1 (Último Sorteio): Selecione as 7 dezenas sorteadas no último concurso.
• Filtro 2 (Penúltimo Sorteio): Selecione as 8 dezenas sorteadas no penúltimo concurso, exceto as 7 já selecionadas no filtro 1.
• Filtro 3 (Terceiro Último Sorteio): Selecione as 9 dezenas sorteadas no terceiro último concurso, exceto as 15 já selecionadas nos filtros 1 e 2.
• Filtro 4 (Quarto Último Sorteio): Selecione as 10 dezenas sorteadas no quarto último concurso, exceto as 24 já selecionadas nos filtros 1, 2 e 3.
• Filtro 5 (Quinto Último Sorteio): Selecione as 11 dezenas sorteadas no quinto último concurso, exceto as 34 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3 e 4.
• Filtro 6 (Sexto Último Sorteio): Selecione as 12 dezenas sorteadas no sexto último concurso, exceto as 45 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3, 4 e 5.

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crie um algoritmo genetico para filtrar com valor da largura do filtro decrescendo usando os ultimo 6 sorteios da lotofacil fechando o ciclo das 25 dezenas nos ultimo 6 sorteios

Algoritmo Genético para Filtragem da Lotofácil

Objetivo: Filtrar os jogos da Lotofácil com base nos últimos 6 sorteios, utilizando um algoritmo genético e um valor decrescente da largura do filtro.

Considerações:

• O algoritmo utiliza os últimos 6 sorteios da Lotofácil para gerar uma população inicial de jogos.
• A largura do filtro define quantas dezenas consecutivas devem estar presentes em um jogo para que ele seja considerado válido.
• A largura do filtro diminui a cada geração, aumentando a restrição e filtrando os jogos menos prováveis.
• O algoritmo utiliza operadores genéticos como cruzamento e mutação para gerar novas populações de jogos.
• A função de aptidão avalia a probabilidade de cada jogo ser sorteado, considerando a frequência das dezenas nos últimos sorteios e a largura do filtro.
• O algoritmo é executado por um número definido de gerações ou até que um critério de parada seja atingido.

Implementação:

1. Definição da população inicial:

   • Gerar 100 jogos aleatórios, cada um com 15 dezenas.
   • Garantir que cada dezena esteja presente em pelo menos 3 dos últimos 6 sorteios.

2. Largura do filtro:

   • Iniciar com uma largura de filtro de 10.
   • Diminuir a largura do filtro em 1 a cada geração.

3. Operadores genéticos:

   • Cruzamento:
     • Selecionar dois jogos aleatoriamente da população.
     • Combinar as dezenas dos dois jogos, criando um novo jogo.
   • Mutação:
     • Selecionar um jogo aleatoriamente da população.
     • Trocar uma dezena aleatória do jogo por outra dezena que não esteja presente no jogo.

4. Função de aptidão:

   • Calcular a frequência de cada dezena nos últimos 6 sorteios.
   • Atribuir uma pontuação a cada dezena, com base na sua frequência.
   • Calcular a pontuação total de cada jogo, somando a pontuação de cada dezena presente no jogo.
   • Multiplicar a pontuação total do jogo pela largura do filtro.

5. Seleção:

   • Selecionar os 50 melhores jogos da população, com base na sua pontuação de aptidão.

6. Repetição:

   • Repetir as etapas 2 a 5 por 50 gerações.

7. Resultados:

   • Após 50 gerações, apresentar os 10 melhores jogos da população final.

Observações:

• O algoritmo é apenas um exemplo e pode ser adaptado de acordo com diferentes critérios e estratégias.
• O número de gerações e a população inicial podem ser ajustados para otimizar o desempenho do algoritmo.
• A função de aptidão pode ser modificada para incorporar outros fatores, como a soma das dezenas, a presença de dezenas "atrasadas" ou a distribuição das dezenas no jogo.

Exemplo de execução:

Após 50 gerações, o algoritmo pode apresentar os seguintes resultados:

Jogo 1: 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14, 15 Pontuação: 1234

Jogo 2: 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 Pontuação: 1223

Jogo 3: 01, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 17 Pontuação: 1212

...

Considerações finais:

O algoritmo genético apresentado é uma ferramenta que pode auxiliar na filtragem de jogos da Lotofácil, mas não garante a premiação. A escolha dos jogos final ainda depende da análise individual de cada jogador.

Recomendações:

• É importante testar o algoritmo com diferentes configurações de parâmetros para encontrar a melhor opção para cada caso.
• É recomendável utilizar o algoritmo em conjunto com outras estratégias de seleção de jogos

[sorel]

construa a arvore de filtros de repetiçao de dezenas de largura descendo seu valor usando 6 ultimos sorteios da lotofacil.ultimo sorteio de 7 a 10 repetidas do ultimo de 3 a 7 repetidas do penultimo sem repetir as dezenas do 3º 2 a 4 do 4º de 1 a 3 no 5ºde 1 a 2 no sexto uma dezena sem repetir a dezena ja nos dos filtros anteriores e cruzando com ciclo atual da lotofacil do ultimo sorteio

Árvore de Filtros de Repetição de Dezenas com Ciclo Atual da Lotofácil

Objetivo: Criar uma árvore de filtros que utiliza a repetição de dezenas nos últimos 6 sorteios da Lotofácil e o ciclo atual para filtrar jogos e aumentar a probabilidade de acerto.

Considerações:

• A árvore de filtros é composta por uma série de filtros que removem jogos com base na repetição de dezenas e no ciclo atual.
• A largura do filtro define quantas vezes uma dezena precisa ter sido sorteada nos últimos 6 sorteios para que ela seja considerada válida.
• A largura do filtro diminui a cada nível da árvore, aumentando a restrição e filtrando os jogos menos prováveis.
• Cada nível da árvore representa um filtro diferente, com um valor de largura decrescente e critérios específicos para o ciclo atual.
• Os jogos que passam por todos os filtros da árvore são considerados os mais prováveis de acordo com a repetição das dezenas e o ciclo atual.

Implementação:

Nível 1:

• Filtro: Dezenas que foram sorteadas pelo menos 7 vezes nos últimos 6 sorteios.
• Largura do filtro: 7
• Ciclo atual: Crescente

Nível 2:

• Filtro: Dezenas que foram sorteadas pelo menos 3 vezes nos últimos 6 sorteios e que não foram sorteadas no último sorteio.
• Largura do filtro: 3
• Ciclo atual: Crescente

Nível 3:

• Filtro: Dezenas que foram sorteadas pelo menos 2 vezes nos últimos 6 sorteios e que não foram sorteadas em nenhum dos últimos 2 sorteios.
• Largura do filtro: 2
• Ciclo atual: Crescente

Nível 4:

• Filtro: Dezenas que foram sorteadas pelo menos 1 vez nos últimos 6 sorteios e que não foram sorteadas em nenhum dos últimos 3 sorteios.
• Largura do filtro: 1
• Ciclo atual: Crescente

Nível 5:

• Filtro: Dezenas que não foram sorteadas em nenhum dos últimos 4 sorteios.
• Largura do filtro: 0
• Ciclo atual: Crescente

Nível 6:

• Filtro: Dezenas que completam o ciclo atual da Lotofácil.
• Largura do filtro: 0
• Ciclo atual: Crescente

Resultados:

A árvore de filtros pode apresentar os seguintes resultados:

Nível 1: 5 jogos Nível 2: 2 jogos Nível 3: 1 jogo Nível 4: 0 jogos Nível 5: 0 jogos Nível 6: 0 jogos

Observações:

• A árvore de filtros é apenas um exemplo e pode ser adaptada de acordo com diferentes critérios e estratégias.
• O número de níveis e a largura do filtro podem ser ajustados para otimizar o desempenho da árvore.
• A árvore de filtros pode ser utilizada em conjunto com outras estratégias de seleção de jogos.

Recomendações:

• É importante testar a árvore de filtros com diferentes configurações de parâmetros para encontrar a melhor opção para cada caso.
• É recomendável analisar os jogos que passam por todos os filtros da árvore para identificar possíveis padrões e tendências.

Exemplo de jogo:

Após passar por todos os filtros da árvore, o seguinte jogo pode ser considerado:

Jogo: 01, 02, 03, 04, 05, 06, 07, 08, 09, 10, 11, 12, 13, 14, 15

Considerações finais:

A árvore de filtros de repetição de dezenas com ciclo atual é uma ferramenta que pode auxiliar na filtragem de jogos da Lotofácil, mas não garante a premiação. A escolha dos jogos final ainda depende da análise individual de cada jogador.

Melhorias:

• Adicionar filtros para considerar a soma das dezenas, a presença de dezenas "atrasadas" e a distribuição das dezenas no jogo.
• Implementar diferentes critérios para o ciclo atual, como a fase do ciclo (início, meio, fim) ou a sequência de números sorteados.
• Utilizar técnicas de aprendizado de máquina para otimizar os parâmetros da árvore de filtros.

Disclaimer:

É importante lembrar que a Lotofácil é um jogo de azar e não há garantia de premiação. As ferramentas

[DixieJoe]

1 hora atrás, sorel disse:

grande dixie, este filtro é usado o proprio sorteio, em mais de 90% o proximo sorteio

 da lotofacilesta nos ultimos 6 sorteios, entao este filtro é um novo tipo de filtro sera

 FILTRO DECRESCENTE na largura

ex=o ultimo tera de 7,8,9,10,11,12,   ja no penultimo de maximo  9

no outro 5 no outro  4 e  no sexto ultimo minimo de 1  E MAXIMO 2

 SER O FILTRO PROGRESSIVO DECRESCENTE DA MAIR LAR GURA E ATE A MENOR NO SEXTO ULTIMO

FILTRO 

 sabendo que as 15 dezenas do próximo sorteio da lotofácil esta dentro dos ultimo 6 sorteios do cadastro de sorteios crie uma estrategia de escolher e filtrar, sera sempre dos ultimo 6 sorteios quando atualiza os sorteios toda semana, a largura dos filtros vai decrescendo do ultimo tera 7,8,9,10, ja no penultimo menos ja nosexto ultimo apenas 1 ou 2 dezenas

Estratégia para Filtrar Dezenas da Lotofácil

Com base em sua consulta, podemos usar a seguinte estratégia para filtrar as dezenas da Lotofácil:

1. Reúna os dados:

• Acesse o site da Caixa Econômica Federal e baixe os resultados dos últimos 6 sorteios da Lotofácil.
• Anote as 15 dezenas sorteadas em cada concurso.

2. Crie os filtros:

• Filtro 1 (Último Sorteio): Selecione as 7 dezenas sorteadas no último concurso.
• Filtro 2 (Penúltimo Sorteio): Selecione as 8 dezenas sorteadas no penúltimo concurso, exceto as 7 já selecionadas no filtro 1.
• Filtro 3 (Terceiro Último Sorteio): Selecione as 9 dezenas sorteadas no terceiro último concurso, exceto as 15 já selecionadas nos filtros 1 e 2.
• Filtro 4 (Quarto Último Sorteio): Selecione as 10 dezenas sorteadas no quarto último concurso, exceto as 24 já selecionadas nos filtros 1, 2 e 3.
• Filtro 5 (Quinto Último Sorteio): Selecione as 11 dezenas sorteadas no quinto último concurso, exceto as 34 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3 e 4.
• Filtro 6 (Sexto Último Sorteio): Selecione as 12 dezenas sorteadas no sexto último concurso, exceto as 45 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3, 4 e 5.

3. Combine os filtros:

• Combine as dezenas selecionadas em cada filtro para formar um conjunto de 45 dezenas.
• Opcional: Utilize ferramentas online ou planilhas para realizar a combinação de forma automática.

4. Analise os resultados:

• Verifique se o conjunto de 45 dezenas contém alguma combinação que já tenha sido sorteada nos últimos 6 concursos.
• Opcional: Utilize ferramentas online que fornecem a frequência de cada dezena nos últimos concursos.

5. Faça sua aposta:

• Escolha 15 dezenas do conjunto de 45, utilizando sua intuição ou critérios próprios.
• Lembre-se: A probabilidade de acertar as 15 dezenas da Lotofácil é baixa, mesmo com a utilização de filtros.

Considerações:

• Essa estratégia não garante a premiação, mas pode aumentar suas chances de acertar mais dezenas.
• É importante acompanhar os resultados dos sorteios e atualizar os filtros periodicamente.
• Existem outras estratégias e ferramentas disponíveis para auxiliar na escolha das dezenas da Lotofácil.
• Aposte com responsabilidade e boa sorte!

sorel,

 

 

O que ela está sugerindo aqui é exatamente o que eu publiquei!

 

Naquele estudo de 139 filtros!

 

Vamos ter que ir "cutucando" ela para nos ajudar a PREVER o próximo VALOR a acontecer naqueles 139, mesmo que existam muitos ERRADOS.

 

Explico a minha ideia:

 

Se conseguirmos que a IA nos crie uma rotina de "previsibilidade" dos valores dos filtros em cada coluna (1 coluna =1 filtro dos 139 que publiquei), vamos pedir para a rotina sugerir a cada sorteio os valores mais prováveis para os 139 filtros.

 

O segredo vai estar depois disso:

 

Se ela sugerir 139 valores, por exemplo para o sorteio N e a gente souber a QUANTIDADE DE ERROS que aconteceram na REALIDADE, a IA e todos os cientistas de dados estarão corretos quanto a não poder acertar, em CHEIO!!!!!

 

Mas o que eles não sabem é que eu sei montar bons jogos sabendo uma faixa de quantidade de erros aceitável para cada "previsão/sorteio".

 

É só testar todas as combinações contra os 139 valores que ela costuma nos dar a cada sorteio e contar a quantidade de erros. E, SE a quantidade de ERROS estiver numa faixa aceitável para pegar bons prêmios em 70-80% dos sorteios, eu consigo montar e separar apenas esses jogos, ANTES DO SORTEIO OCORRER.

 

-----

 

Parabéns pelo seu esforço!

Na verdade, confesso que achei que essa conversa toda com IA (Bard, Bing, ChatGPT) não ia chegar a nada. Todas elas "fogem" do assunto loteria.

Mas estou vendo luz no fim do túnel.

 

Só precisamos aprender (com ajuda da IA) a fazer previsão dos valores para cada valor dos 139 filtros para cada novo sorteio. Registrar e conferir com o resultado real, PÓS SORTEIO, claro, para termos o numero de ERROS havidos naquele sorteio.

 

Após uns 20-30 sorteios analisados, podemos ter uma faixa de quantidade de ERROS que podemos usar numa rotina especial, como a que propus acima.

 

----

 

Importante: Já venho trabalhando nesta idéia de quantidade de ERROS em Filtros há muitos anos! Em muitos testes que fiz, funcionou a contento!

 

A idéia  não é nova pra mim. 

 

O que é novo é: SE CONSEGUIRMOS usar a IA para PREVER os valores a usar, ANTES DOS SORTEIOS, vamos ter algo mais "científico"!

 

---

 

Se você continuar "conversando" com as IA, sugiro que peça pra ela também nos ajudar com algum tipo de código em DELPHI. Para análise de Dados, Redes Neurais, Códigos Genéticos, o Python é a linguagem preferida dos cientistas de dados e também das IA..

 

Tudo bem com Python. Deixamos ela sugerir em Python.

 

Mas vamos tentar sempre pedir para nos fornecer uma versão em DELPHI.

 

Já aprendi que as sugestões de programas que elas nos passam costumam estar incompletas. Como sei quase nada de Python, se ela sugerir em Delphi teremos mais chances de interpretar e aplicar nos programas que, eventualmente, terei que criar com base nas sugestões dela. SE EU CONSEGUIR ENTENDER, RSRSRS!!!!!!

 

 

 

 

[DixieJoe]

SOREL

 

2. Crie os filtros:

• Filtro 1 (Último Sorteio): Selecione as 7 dezenas sorteadas no último concurso.
• Filtro 2 (Penúltimo Sorteio): Selecione as 8 dezenas sorteadas no penúltimo concurso, exceto as 7 já selecionadas no filtro 1.
• Filtro 3 (Terceiro Último Sorteio): Selecione as 9 dezenas sorteadas no terceiro último concurso, exceto as 15 já selecionadas nos filtros 1 e 2.
• Filtro 4 (Quarto Último Sorteio): Selecione as 10 dezenas sorteadas no quarto último concurso, exceto as 24 já selecionadas nos filtros 1, 2 e 3.
• Filtro 5 (Quinto Último Sorteio): Selecione as 11 dezenas sorteadas no quinto último concurso, exceto as 34 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3 e 4.
• Filtro 6 (Sexto Último Sorteio): Selecione as 12 dezenas sorteadas no sexto último concurso, exceto as 45 já selecionadas nos filtros 1, 2, 3, 4 e 5.

 

Único problema com a IA é que ela não ENTENDEU como eu uso e gostaria de continuar usando os filtros.....

 

NÃO PODEMOS QUERER PREVER DEZENAS NAS LOTERIAS!

 

Precisamos dizer isso para ela: Não queremos acertar as 15 dezenas da Lotofacil!!!!!! De Verdade:

 

A lista de 139 filtros por sorteio, nem menciona os resutados em cada sorteio. NÃO PRECISAMOS DISSO.

 

----

 

Essa lista de 139 filtros mostra os valores (quantidades de acertos havidos em cada sorteio, para cada um dos Filtros/Atributos) no histórico.

 

O QUE QUEREMOS DA IA É  que nos ajude a criar análises e rotinas que mostrem quais serão os valores prováveis em cada filtro para o próximo sorteio! Com base nesse histórico.

 

Queremos que ela nos ajude a analisar a sequencia de valores de cada coluna (FILTRO/ATRIBUTO), em conjunto com os demais 138 para encontrar eventuais padrões que auxiliem no algoritmo e modelo de previsão.

 

Resumindo: Queremos que ela nos ajude com modelos/exemplos, usando essa BASE DE DADOS dos 139 filtros em mais de 2700 sorteios (está em Excel, publicado no aqui no Forum).

 

Modelos/ Exemplos de como prever valores de cada filtro APENAS PARA O PRÓXIMO SORTEIO!

Na base de dados dos 139 filtros, queremos que ela nos dê sugestões dos melhores modelos que ajudem a fazer previsão para os valores de cada Atributo em cada linha posterior.

 

-----

 

Depois que tivermos isso, vamos rodar, separar os valores e rodar num programa para ver SE acertou, QUANTOS ACERTOU e QUANTOS ERROU!

 

------

 

Como disse o BigMax, a "rapadura é doce mas não é mole, não!"

 

Ainda não!!!!! Temos muito trabalho interessante pela frente!

 

E tomara que esse trabalho nos renda algum retorno em breve!

 

SE os Cientistas de Dados e as IA estiverem corretas, essas idéias podem nem dar certo nas loterias, pela sua natureza: são RANDÔMICAS!

 

Ai vamos ter que concordar, colocar o "rabo entre as pernas" e parar de incomodar as IA's!

 

-----

 

Mas eu acredito, sinceramente, que podemos bater a probabilidade, indo por este caminho e por outros modelos de filtros que já temos!

 

 

[sorel]

sim claro com tudo so podemos chegar uns 80%  um parcela pequena 20% restante,ser a sempre

 temos levar conta isto, alem se ser a previsao nao num evento mas varios sorteio, 

nao é assim faz a previsao e bingo no proximo sorteio, soubemos que nao é asim ate pode dar de carona ,

 mas tem ir cutucandoem varios sorteios, tirando uma dezenas e colocando novas em 10 a 20 sorteios

 tambem isto temso que ver, um se no proximo der fora curva e nos proximos 9 sorteio volta a dar na faixa central

 temos entender isto

[sorel]

OLA DIXIE= É ISTO  MAIS OU MENOS

Rotina de Previsibilidade dos Valores dos Filtros na Lotofácil (Delphi)

Objetivo:

Criar uma rotina em Delphi que, com base em análises de resultados passados da Lotofácil, sugira os valores mais prováveis para cada um dos 139 filtros a cada novo sorteio.

Funcionalidades:

• Análise de Resultados Passados:
  • Importar dados de sorteios anteriores (CSV, TXT, etc.).
  • Calcular a frequência de cada valor para cada filtro.
  • Identificar padrões e correlações entre os filtros.
• Previsão dos Valores:
  • Utilizar algoritmos de Machine Learning (ex: Regressão Linear, Redes Neurais) para prever os valores mais prováveis para cada filtro.
  • Ajustar os parâmetros dos algoritmos para otimizar a precisão das previsões.
• Simulação e Validação:
  • Simular a aplicação da rotina em sorteios passados para avaliar a performance.
  • Calcular a taxa de acerto e o número de erros para cada filtro.
  • Ajustar a estratégia de previsão com base nos resultados das simulações.
• Sugestão de Apostas:
  • Gerar sugestões de apostas com base nas previsões dos filtros.
  • Permitir a personalização das apostas pelo usuário.
  • Exportar as sugestões de apostas para arquivos ou planilhas.

Exemplo de Código Delphi:

Snippet de código

program LotofacilPrevisivel;

uses
  SysUtils,
  Classes,
  FMX.Forms,
  FMX.Controls,
  FMX.StdCtrls,
  FMX.Grids,
  FMX.Edit,
  FMX.Buttons,
  FMX.Memo,
  FMX.Objects,
  Math;

type
  TForm1 = class(TForm)
  private
    // Atributos para armazenar dados
    FResultados: TStringList;
    FPrevisoes: TArray<TFloat>;
    FAlgoritmo: TMachineLearningAlgorithm;

    // Componentes da interface
    FGridResultados: TGrid;
    FMemoPrevisoes: TMemo;
    FBtnSimular: TButton;
    FBtnGerarAposta: TButton;

  public
    constructor Create(AOwner: TComponent);
  end;

var
  Form1: TForm1;

implementation

{$R *.dfm}

constructor TForm1.Create(AOwner: TComponent);
begin
  inherited;

  // Inicializar atributos
  FResultados := TStringList.Create;
  FPrevisoes := TArray<TFloat>.Create(139);
  FAlgoritmo := TMachineLearningAlgorithm.Create(TLinearRegression.Create);

  // Carregar dados de sorteios passados
  FResultados.LoadFromFile('resultados.csv');

  // Treinar o algoritmo de Machine Learning
  FAlgoritmo.Train(FResultados);
end;

procedure TForm1.FBtnSimularClick(Sender: TObject);
begin
  // Simular a aplicação da rotina em sorteios passados
  for i := 0 to FResultados.Count - 1 do
  begin
    // Obter os valores reais dos filtros
    ValoresReais := TStringList.Create(FResultados[i]);

    // Prever os valores dos filtros
    FAlgoritmo.Predict(ValoresReais, FPrevisoes);

    // Calcular a taxa de acerto e o número de erros
    ...
  end;
end;

procedure TForm1.FBtnGerarApostaClick(Sender: TObject);
begin
  // Gerar sugestões de apostas com base nas previsões
  ...

  // Exibir as sugestões de apostas para o usuário
  ...
end;

end.

Use o código com cuidado. Saiba mais

content_copy

Observações:

• Este código é apenas um exemplo inicial e precisa ser complementado.
• É importante pré-processar os dados de entrada (normalização, tratamento de outliers) para melhorar a performance da rotina.
• Diversos algoritmos de Machine Learning podem ser utilizados e comparados para encontrar o mais adequado para este problema.
• A rotina deve ser validada com um conjunto de dados independente para garantir a generalização das previsões.

Recursos Adicionais:

• Interface gráfica para facilitar a interação com a rotina.
• Possibilidade de salvar e carregar diferentes conjuntos de dados.
• Opções para personalizar os parâmetros dos algoritmos de Machine Learning.
• Gera

[sorel]

DIXIE, ENTENDA ISTO = A I.A  E A ELETRICIDADE ESTA AI USE como ferramentas A, VOCE NAO PODE querer

 que seja tipo pin pan pun num sorteio nao nao ! tem persistir, persistir....   o cara que inventou a lampada

 tentou mais 80 vezes, e ao soluçao sempre estava lá  desde a 1 tentiva mas precosou mais de 80 vezes

é assim para achar um vies na lotofacil e depois tera aquela fator de 20 de sorte de carona

 voce vai acerta os 15 pontos ai o amigo diz dixie como voce fez? fiz, asia, assado, mas deu condiçoes de 20% a sorte vir da carona num toque de midas num dos filtros

[DixieJoe]

28 minutos atrás, sorel disse:

sim claro com tudo so podemos chegar uns 80%  um parcela pequena 20% restante,ser a sempre

 temos levar conta isto, alem se ser a previsao nao num evento mas varios sorteio, 

nao é assim faz a previsao e bingo no proximo sorteio, soubemos que nao é asim ate pode dar de carona ,

 mas tem ir cutucandoem varios sorteios, tirando uma dezenas e colocando novas em 10 a 20 sorteios

 tambem isto temso que ver, um se no proximo der fora curva e nos proximos 9 sorteio volta a dar na faixa central

 temos entender isto

 

De novo, NÃO SE PREOCUPE COM DEZENAS!!!!

 

Só com o valor a ser usado nos filtros!

 

Exemplo:

 

Usando Filtro de Quantidade de Dezenas Repetidas do Sorteio Anterior

 

No histórico, pode variar de 5 repetidas até 14 repetidas, por exemplo.

Mas tem uma MEDIANA DE 9.

Então queremos saber qual vai ser o valor sugerido pelo modelo (com maior probabilidade de acertar com base no histórico, claro) para o sorteio seguinte!!!

Se conseguirmos obter sugestões e idéias de como construir esse modelo para cada uma das colunas (Filtros), teremos atingido nosso objetivo:

 

QUAL O MELHOR VALOR (PREVISTO PELO MODELO) SUGERIDO PARA SER USADO PARA CADA UM DOS 139 FILTROS (DO EXEMPLO) NO SORTEIO SEGUINTE!

 

Cada vez mais, estou acreditando que é um modelo "semelhante" ao que o ChatGPT utiliza para prever a próxima PALAVRA que ele vai escrever!

Só um palpite de um curioso! OU "semelhante" ao utilizado pela DeepMind/Google no treinamento e na previsão dos próximos movimentos que a IA deve fazer no jogo de GO! 

 

"Só isso"! Rsrsrs

 

Para mim, o segredo parece estar ai! Como fazer uma IA analisar e "aprender" quais os melhores valores usados no próximo sorteio (COM BASE no histórico fornecido pela Base de Dados - planilha com os 139 filtros).

Só não sei como começar... Como criar um modelo que consiga essa façanha!

 

Usando o histórico de valores REAIS conhecidos e sabidos para cada Atributo/Filtro em cada sorteio, treinar um modelo que seja capaz de sugerir o melhor valor para o sorteio seguinte (próximo sorteio).

 

NÃO IMPORTA QUE ESSE VALOR ESTEJA CERTO OU ERRADO!!!!!!!

 

Não queremos acertar as 15 dezenas!!!!! Vamos esquecer as dezenas e nos concentrar em pedir para a IA nos ajudar a criar modelos que produzam sugestões/previsões de valores APENAS para O SORTEIO SEGUINTE.

 

 

INSISTO: Esqueça totalmente as DEZENAS! 

Elas já estão consideradas em cada um dos 139 filtros.

 

 

[DixieJoe]

sorel e demais

 

 

Não queremos que a(s) IA(s) - ChatGPT, BARD, Bing ou qualquer outra, nos ajude(m) sugerindo as dezenas premiadas para a Lotofacil!

 

Só queremos que ela nos ajude com modelos que melhor consigam prever o próximo VALOR de cada Atributo/Filtro.

Não é assunto de "loteria". É assunto de aprender a "prever"! Qualquer coisa.

No nosso caso, prever UM VALOR posterior (PRÓXIMA INSTÂNCIA/LINHA) da base de dados.

 

 

Acredito que com esta informação apenas, ela passe a nos ajudar com mais assertividade.

 

----

 

As IAs não gostam de "conversar" sobre loterias.

 

Então, com esse novo FOCO, vamos apenas pedir para elas nos ajudarem a criar modelos que melhor consigam fornecer a previsão do VALOR SEGUINTE (sorteio seguinte) em cada coluna/ATRUTO/FILTRO.

 

 

[sorel]

dixie o bard quando a  coisa fica complexa esquenta ela manda para gimini pro é pagA MAS FZ O TRABALHO

 pessadissimo do rastramento ou  seja sorel quer analise complexa no mole?? ehh

 sugerir 139 valores de filtros da lotofacil, por exemplo para o sorteio N e a gente souber a QUANTIDADE DE ERROS que aconteceram na REALIDADE,testar todas as combinações contra os 139 valores que ela costuma nos dar a cada sorteio e contar a quantidade de erros. E, SE a quantidade de ERROS estiver numa faixa aceitável para pegar bons prêmios em 70-80% dos sorteios da lotofacil,sugiro que peça pra ela também nos ajudar com algum tipo de código em DELPHI. Para análise de Dados, Redes Neurais, Códigos Genéticos, o Python  

 

 

Eu uso a tecnologia Gemini Pro, que compõe a útlima geração de modelos de linguagem de IA do Google. Meus conhecimentos e habilidades são alimentados por um enorme conjunto de dados que inclu texto e código. Com isso, eu consigo ajudar usuários do mundo todo.

[Guest]

7 minutes ago, DixieJoe said:

Cada vez mais, estou acreditando que é um modelo "semelhante" ao que o ChatGPT utiliza para prever a próxima PALAVRA que ele vai escrever!

Só um palpite de um curioso! OU "semelhante" ao utilizado pela DeepMind/Google no treinamento e na previsão dos próximos movimentos que a IA deve fazer no jogo de GO! 

 

 

Cadeias de Markov e ChaGPT

 

 

um vídeo muito interessante, sobre como funciona !

 

[DixieJoe]

Para tentar deixar claro, peguei o exemplo de apenas 1 FILTRO = Qte Dezenas Primos ocorridas no sorteio 3021 da Lotofacil:

 

Se a IA conseguisse (através de um modelo criado e sugerido por ela), nos dizer, ANTES do sorteio e COM BASE NO HISTÓRICO DE TODOS OS VALORES DE QUANTIDADES DE DEZENAS PRIMOS nos sorteis daquela planilha, ela teria nos dito que poderia ser, por exemplo 6!

 

Teria errado por 1. Porque deu 7, na realidade, DEPOIS DE SORTEADO O RESULTADO.

 

Não importa que tenha errado!

Só importa que ela possa ter fornecido o valor que ela "achava" mais provável para o sorteio 3021, só para esse filtro numero 1 - Qte Dezenas Primos!

 

Como ela errou o valor, sabemos que nesse sorteio, teriamos perdido os 15 pontos.

 

MAS... Se ela produzir 139 sugestões e acertar 30 delas, teremos como gerar apenas os jogos que atendam a 30 dos 139 filtros. 

E os 15 acertos estarão numa das linhas restantes! SEM nenhuma dúvida!

 

 

Espero que tenham entendido.

[sorel]

dixie, a bard  fala sobre floresta aleatoria, ultima vez que foi numa floresta quase uma cobra me mordeu ehhh

Modelos para Prever o Próximo Valor de Atributos na Lotofácil:

Embora a Lotofácil envolva aleatoriedade, podemos explorar técnicas de Machine Learning para analisar os dados históricos e identificar padrões que auxiliem na previsão do próximo valor de cada atributo/filtro. Lembre-se: a previsão não garante o acerto, mas pode aumentar suas chances de sucesso.

Modelos e Abordagens:

1. Regressão Linear:

• Prever o valor numérico de um atributo (ex: soma dos números sorteados).
• Modelo simples e rápido, mas menos preciso para dados não lineares.

2. Regressão de Floresta Aleatória:

• Mais preciso que a regressão linear para dados não lineares.
• Combina várias árvores de decisão para reduzir o erro de previsão.

3. Redes Neurais Artificiais (RNAs):

• Altamente flexíveis e adaptáveis a diferentes tipos de dados.
• Capturam relações complexas entre os atributos.
• Modelos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) podem ser úteis para analisar sequências de números, como os resultados da Lotofácil.

4. Boosting:

• Combina vários modelos fracos para criar um modelo forte com melhor desempenho.
• Algoritmos como XGBoost e LightGBM são populares para este tipo de tarefa.

5. Algoritmos Genéticos:

• Simulam a evolução natural para encontrar soluções otimizadas.
• Úteis para encontrar combinações de filtros que maximizem a probabilidade de acerto.

Outras Considerações:

• Pré-processamento de dados: Limpar, normalizar e transformar os dados para melhor adequação aos modelos.
• Seleção de atributos: Identificar os atributos mais relevantes para a previsão.
• Validação cruzada: Avaliar o desempenho dos modelos em diferentes conjuntos de dados.
• Ajuste de hiperparâmetros: Ajustar os parâmetros dos modelos para otimizar o desempenho.

Recursos Úteis:

• Bibliotecas de Machine Learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• Tutoriais e cursos online: Kaggle, Coursera, Udemy.
• Fóruns e comunidades de Machine Learning: Stack Overflow, Reddit.

Lembre-se:

• A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso da previsão.
• Experimente diferentes modelos e abordagens para encontrar a melhor solução para o seu problema.
• A previsão não garante o acerto, mas pode aumentar suas chances de sucesso.

Importante:

• Este é um guia introdutório. Para aprofundar seus conhecimentos, recomendamos cursos e materiais específicos sobre Machine Learning e previsão de séries temporais.
• A Lotofácil é um jogo de azar. Utilize as ferramentas de previsão com responsabilidade e moderação.

Exemplo de Aplicação:

Considere o atributo "soma dos números sorteados". Podemos treinar um modelo de regressão linear para prever a soma dos próximos números a serem sorteados. O modelo utiliza dados históricos como entrada (soma dos números sorteados em concursos anteriores) e gera a soma prevista como saída.

Limitações:

• A aleatoriedade da Lotofácil limita a precisão das previsões.
• Mudanças no comportamento dos jogadores podem afetar a acurácia dos modelos.

Conclusão:

As técnicas de Machine Learning podem auxiliar na previsão do próximo valor de atributos na Lotofácil. Explore diferentes modelos e abordagens, considerando as características dos dados e seus objetivos. Utilize as ferramentas de previsão com responsabilidade e sem garantias de acerto.

[DixieJoe]

8 minutos atrás, Eolocos disse:

 

 

Cadeias de Markov e ChaGPT

 

 

um vídeo muito interessante, sobre como funciona !

 

Sim, Eolocos!

 

Uma possibilidade é "Cadeias de Markov"

 

Mas, imagino queo algoritmo e o modelo ou modelos utilizados pelas IAs seja muito mais do que "Cadeias de Markov"!

 

 

[sorel]

dixie no caso dos primos a i.a pode classificar os filtros refencia e colocar tolerancia nos largura dos filtros

 tipo de 5 a 8

[DixieJoe]

1 minuto atrás, sorel disse:

dixie, a bard  fala sobre floresta aleatoria, ultima vez que foi numa floresta quase uma cobra me mordeu ehhh

Modelos para Prever o Próximo Valor de Atributos na Lotofácil:

Embora a Lotofácil envolva aleatoriedade, podemos explorar técnicas de Machine Learning para analisar os dados históricos e identificar padrões que auxiliem na previsão do próximo valor de cada atributo/filtro. Lembre-se: a previsão não garante o acerto, mas pode aumentar suas chances de sucesso.

Modelos e Abordagens:

1. Regressão Linear:

• Prever o valor numérico de um atributo (ex: soma dos números sorteados).
• Modelo simples e rápido, mas menos preciso para dados não lineares.

2. Regressão de Floresta Aleatória:

• Mais preciso que a regressão linear para dados não lineares.
• Combina várias árvores de decisão para reduzir o erro de previsão.

3. Redes Neurais Artificiais (RNAs):

• Altamente flexíveis e adaptáveis a diferentes tipos de dados.
• Capturam relações complexas entre os atributos.
• Modelos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) podem ser úteis para analisar sequências de números, como os resultados da Lotofácil.

4. Boosting:

• Combina vários modelos fracos para criar um modelo forte com melhor desempenho.
• Algoritmos como XGBoost e LightGBM são populares para este tipo de tarefa.

5. Algoritmos Genéticos:

• Simulam a evolução natural para encontrar soluções otimizadas.
• Úteis para encontrar combinações de filtros que maximizem a probabilidade de acerto.

Outras Considerações:

• Pré-processamento de dados: Limpar, normalizar e transformar os dados para melhor adequação aos modelos.
• Seleção de atributos: Identificar os atributos mais relevantes para a previsão.
• Validação cruzada: Avaliar o desempenho dos modelos em diferentes conjuntos de dados.
• Ajuste de hiperparâmetros: Ajustar os parâmetros dos modelos para otimizar o desempenho.

Recursos Úteis:

• Bibliotecas de Machine Learning: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• Tutoriais e cursos online: Kaggle, Coursera, Udemy.
• Fóruns e comunidades de Machine Learning: Stack Overflow, Reddit.

Lembre-se:

• A qualidade dos dados é fundamental para o sucesso da previsão.
• Experimente diferentes modelos e abordagens para encontrar a melhor solução para o seu problema.
• A previsão não garante o acerto, mas pode aumentar suas chances de sucesso.

Importante:

• Este é um guia introdutório. Para aprofundar seus conhecimentos, recomendamos cursos e materiais específicos sobre Machine Learning e previsão de séries temporais.
• A Lotofácil é um jogo de azar. Utilize as ferramentas de previsão com responsabilidade e moderação.

Exemplo de Aplicação:

Considere o atributo "soma dos números sorteados". Podemos treinar um modelo de regressão linear para prever a soma dos próximos números a serem sorteados. O modelo utiliza dados históricos como entrada (soma dos números sorteados em concursos anteriores) e gera a soma prevista como saída.

Limitações:

• A aleatoriedade da Lotofácil limita a precisão das previsões.
• Mudanças no comportamento dos jogadores podem afetar a acurácia dos modelos.

Conclusão:

As técnicas de Machine Learning podem auxiliar na previsão do próximo valor de atributos na Lotofácil. Explore diferentes modelos e abordagens, considerando as características dos dados e seus objetivos. Utilize as ferramentas de previsão com responsabilidade e sem garantias de acerto.

Pode ser algo parecido sorel,

 

Mas ela precisa nos ajudar com modelos claros (em Python e/ou Delphi) para que a gente consiga construir isso usando, ESPECIFICAMENTE, aquele arquivo de 139 filtros com histórico de mais de 2700 resultados!

 

Se ela apresentar um modelo que a gente consiga entender e reproduzir a cada novo sorteio, teremos chegado no objetivo desejado.

Principalmente, se ela conseguir um modelo que MAIS ACERTE do que ERRE!!!

 

[DixieJoe]

Agora, sorel disse:

dixie no caso dos primos a i.a pode classificar os filtros refencia e colocar tolerancia nos largura dos filtros

 tipo de 5 a 8

sorel, 

 

Isto já ESTÁ feito, automaticamente, nos resultados e valores da planilha!

 

Cada filtro tem seus valores históricos, por sorteio!

[DixieJoe]

sorel,

 

Random Forest é um modelo muito bom para analisar dados!

 

Você tem a planilha disponível com os 139 filtros?

 

Ela precisa receber essa planilha, concorda?