【辨识】可不可以用BP神经网络来预测六合彩

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对于BP神经网络的初学者，往往天马行空，喜欢各种尝试，

在尝试使用BP神经网络预测六合彩时，往往失败而不知其所以然

本文不妨以一个简单的案例进行分析，为什么BP神经网络预测六合彩时效果不好

    01. BP神经网络来预测六合彩背景介绍      

本节先简单介绍一下BP神经网络预测六合彩是怎么一回事

    BP神经网络在六合彩的尝试-前言    

什么是六合彩
六合彩就是十二个生肖，用1到12来表示，每期买中了生肖就赚10倍

BP神经网络在六合彩的尝试
很多人在学习了BP神经网络之后，可能会有个奇妙的想法
既然BP神经网络能学习一切规则，那能不能用它来学习六合彩的规则？
有这想法是非常有前途的，学以致用，突破人类极限指日可待
说干就干，马上彻夜未眠，肝到鸡鸣，奋发图强
经过一番激情操作之后，发现好像效果实在是不能说不好，简直是毫无作用！
为什么？为什么？为什么？
其实稍微理解一下BP神经网络，你就会发现，这个失败看似偶然，实则必然！
本文笔者简单分析一下为什么用BP神经网络预测六合彩不管用

    BP应用于六合彩的方案    

BP神经网络应用于六合彩的方案有很多，
我们不妨以一个简单的方案为例，剖析为什么BP应用于六合彩没有效果
方案设计如下：
采集N期六合彩的开奖结果，然后以"前3期的结果"作为输入，预测下一期的开奖结果
以历史数据建立BP神经网络网络进行训练，网络共有3个输 入，一个输出
模型设计如下：
 
 实际上应该把输入输出都作one-hot转换，输入的期数也应该更多一些
但为了讲解方便，我们暂且忽略这些处理，简化模型

    02. BP神经网络预测六合彩效果不好-原因分析      

本节从理论出发分析为什么BP神经网络预测六合彩的效果不好

     BP神经网络学习的规则    

在分析BP神经网络预测六合彩效果为什么不好之前 
本小节我们先重温一下BP神经网络学习到的到底是什么规则

 BP为什么能够预测
BP神经网络为什么能够通过历史数据对新数据进行预测？
 主要原理如下：
 
如图所示，BP主要是在历史样本点之间构建了一个过渡曲线
在新样本进行预测时，就能够根据所构建的曲线给出一个合理的预测值
BP神经网络所学到的规则
我们再来看一下BP神经网络的训练结果，
 以三层BP神经网络为例，BP神经网络的表达式形式如下：
 
从表达中可以看到，BP神经网络就是一个连续函数，
更进一步的，由于我们期望它在数据点之间是平滑过渡的
所以它不仅是一个连续函数，还应该是一个平滑的连续函数，
也就是说，x输入微小变化时，y也是微小的变化
总的来说，BP神经网络学习的规则是连续平滑的

    六合彩所需要的规则    

再来看六合彩预测问题中，一个work模型所需要的条件
在真实数据中，[1,3,5]的输出是8，[1,4,5]输出的结果是2
我们假设训练好的BP神经网络能够很好地预测六合彩的结果，
那么它就能准确地预测[1,3,5]的输出是8，[1,4,5]输出的结果是2
 
也就是说，如果这个模型是work的话，那它的输出是非常变化莫常的
在x有微小变化时，y的变化差异是极大的
仔细观察数据会发现它是跳跃性的变化，也即y相对x极可能是连续的

    为什么BP神经网络预测六合彩的效果不好    

从上述分析就可知，六合彩蕴含的规则与BP所能学习的规则是相违背的
六合彩所需要的是一个输出相对输入极为跳跃的模型，
而一个合理的BP提供的应是一个输出相对输入连续平滑的模型
 
这也就是为什么BP神经网络应用于六合彩中不work的原因了~！
归根到底，BP神经网络能够学习的规则与六合彩所蕴含的规则是不匹配的
可知，如果不把这种矛盾先处理好，用BP预测六合彩几乎是不怎么能到成功的

    编后语    

笔者在此必须声明，笔者并非一棒子打死BP神经网络不能够预测六合彩，
事实上，可以通过数据的预处理、模型的精细化、甚至升维等等作为解决手段，
BP神经网络模型是充满各种可能性的，
只要不断come over各种问题，那么用BP解决六合彩预测问题，也不是不可能
 本文只是粗略的作了一个简单的方案，并进行不怎么严谨的分析
毕竟，这只是随意唠一唠，并非学术文章，严谨了大家都头痛

对于本文，笔者更多的意图是通过展示一个简单失败原因分析案例，
以此来说明，理论与实践应该并行，双腿走路能够避免很多不必要的尝试
对原理掌握得越深，越能精准地找到失败的原因和改进的方向
冲冲冲，学术研究(fa jia zhi fu)，从大家做起！

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