学术出版社和iGaming研究——可以帮助玩家的科学数据

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你听说过大数据、数据科学、机器学习、人工智能、自然语言处理技术、数据或文本挖掘吗？这些奇怪而有智慧的词汇如何帮助玩家？这可能会让你大吃一惊。

Apnet团队已经深刻的知识这门科学。我们分析了iGaming领域的可用数据，并很高兴与全球玩家分享我们的成果。每一个对在线赌博感兴趣的人都会在这里找到有用的信息，可以在未来使用。

任务/项目目标

是对iGaming主题进行分析，以确定信托赌场利用知名学术出版社报道的最新智能信息处理方法获得丰厚奖金。

要解决的任务：

• 相关内容的情绪分析以及聚合评论的数学建模；
• 基于实证学术出版社的RTP指标模拟分析技术；
• 为最流行的iGaming选择绘制经过数学验证的策略；
• 考虑到各国赌博的文化和地区特点，编制多区域iGaming指南。

分析对象

新闻门户和论坛、老虎机和在线赌场上的评论和评级网站、软件提供商的数据以及iGaming领域的学术媒体。

数据和研究背景：

定期在学术报刊（科学期刊）上发布的涉及赌博主题的数字和文本信息。

我们的团队：

该团队由以下人员组成数学家、分析师、营销专家在统计建模、机器学习、纯数学以及宏观和微观经济过程模拟方面具有扎实的经验和学术背景。我们经常从实践经验中获得新知识，并从国际学术报刊中研究新的理论趋势。对于这个项目，iGaming市场被选为研究对象。

学术出版社真的能帮助赌徒吗？

通过以下方式最新的科学方法和模型，我们不仅会帮助您根据自己的需求和风格选择最适合的赌场游戏，还将告诉您如何基于基本的学术知识提高获胜几率。信息处理方法将帮助您根据数学上累积的反馈，对建议的选择形成意见，这些反馈是在免费访问时对可用评论和评级进行平衡汇总的结果。

个人数据最近变得更加公开，尽管是匿名的。你最后一次在新闻中看到统计摘要是什么时候？任何信息，无论是人体测量数据，还是他或她在衣服、食物、学术新闻和娱乐上花费的金额，都要进行存储和处理。即使是远离应用数学的人也面临着大数据、数据科学、数据挖掘、机器学习、人工智能、NLP技术等概念。Apnet团队将帮助您理解这些概念，并教会您如何从学术新闻中受益。

我们不想用复杂的术语和计算来填满读者的头脑，因此本文将只揭示最实用的方面。只需使用现成的免费解决方案此外，让一些信息仍然保密，也许我们会在未来的文件中透露一些秘密。 

我们从学术出版社学到的最佳提示，现在与大家分享

100%诚实公正的在线赌场评论

为了在测试前发表自己的观点，大多数人都会阅读评论。在去电影院之前，我们看预告片，阅读评论家和已经看过电影的人的反馈。在你在网上商店购买任何书籍或学术报刊之前，你通常也会参考书评。

但你怎么能相信他们呢？

页面顶部的两三条正面评论可信且不付费的概率是多少？用户很少滚动查看评论提要，因为这需要花费大量时间，此外，记住一系列信息也是非常耗时的任务。

机器学习如何帮助发布诚实的评论？

数据和文本挖掘与自然语言处理技术相结合，在过去五年学术报刊的热门话题中占据关键地位。

你可能听说过，一组研究人员分析了关于《星球大战》电影发布的推特，并根据评论语气了解了观众对电影的喜爱程度，以及哪些角色引发了负面情绪。类似的技术允许Apnet.com团队生成关于iGaming主题的真实在线评论。

我们分析了大量文本，并继续审查，以确定评论的整体基调。从最新学术媒体获得的先进方法使我们能够进行平衡的审查，其中考虑到有关赌场的最重要和参考事实，以及对真实玩家的真实评估。

One-Shot赌场评论

阅读Apnet.com团队提供的一篇评论，您可以在免费访问的情况下获得所有可用评论的平衡集，同时还可以获得相关的高质量信息，帮助您形成自己的观点。

您的国家科学指南

关于选择赌博场所、老虎机或其他游戏的提示在每个国家都不常见，原因如下——游戏选择和RTP指标基于心身和文化特征在每个国家的人口中，喜欢冒险或安静游戏的人的偏好。这是一个针对所有参与者的纯双赢解决方案。因此，APnet团队为以下国家编制了赌场指南：

网上赌博的数学基础

为了对网上赌场的胜算有一个现实的认识，有必要清楚地理解赢家的数学期望、风险的数学期望以及赢家和风险的方差等概念。需要理解的是，不仅有对玩家抱有积极期望的游戏，也有消极期望的游戏：

琳达·詹金斯（Linda Jenkins）（我们的数学专家）说：“如果你想有节制地稳定比赛，不输也不赢，只是为了打发时间，那么你的选择应该取决于积极的预期和适度的方差。”。

同时，对方差的理解可以让你知道你的得失有多大。在某种程度上，你可以通过熟悉风险矩阵来学习新的信息。所以你首先需要了解你想要什么。

数据分析师安德斯·林德斯特伦（Anders Lindström）评论道：“如果你是一个有风险的人，那么我们建议你指出数学期望值为负，但方差较大的游戏。”。 

我们总共有什么？

分散度的变化给你带来了令人发痒的神经和大获全胜的可能性。此外，您需要了解所选游戏的类型以确定游戏的策略：相关或独立随机变量。带有相依随机变量的游戏需要更多的注意力和注意力，但也更容易控制。

网上赌场和吃角子老虎机的安全和正确选择

1. 首先，在你开始玩之前，确保你的选择落在了认证的最佳在线赌场上。您可以信任以下公司提供的证书：技术系统测试（TST）、普华永道会计师事务所（PWC）和eCOGRA.
2. 证书必须提供RTP值并确认RNG的种子值。
3. 此外，你不应该相信你所看到的一切。例如，主页上的证书可能是伪造的，因为任何图像都很容易伪造。如果此证书是真实的，您将被重定向到颁发许可证的公司网站。如果选择的操作员经过适当认证，则应详细考虑RTP。
4. 确保您使用安全的在线赌场的另一个好方法是检查它是否持有英国UKGC等知名政府机构颁发的许可证。
5. 检查品牌网站是否安全。访问他们的网站并查看地址栏。如果您看到地址以超文本传输协议安全或HTTPS://开头，那么它是安全的。如果您看到HTTP://，最好不要在那里玩。
6. 赌场使用可信的软件提供商吗？考虑检查品牌使用的软件。一些最受信任的软件提供商是NetEnt、Playtech和Novomatic。

理解RTP微积分可以让你避免学习罗宾逊-申斯坦算法（不是我们）

RTP是普遍接受的参数，证书包含您选择的在线赌场的每个游戏的RTP值。选择吃角子老虎机游戏，你应该研究它的可用信息，包括RTP值，因为它经常与方差相关。较高的RTP值意味着较低的获胜方差，因此玩家将更频繁地收到小额支付。

玩低方差的老虎机最常见的策略是“短距离”–以最高费率进行短时间游戏。然而，如果你有足够的初始资本和耐心，你应该注意RTP值较低的时段。

即使由于短系列亏损后的较高方差导致预期回报较低，您仍有机会获得头奖或短系列大赢，这将超过您等待的成本。这些发现是从APNet团队进行的研究中获得的。

首先，研究了与大数定律相关的学术报刊[10]，决定：

• –进行模拟建模，以选择符合既定参数的赌场[11],
• –揭示RTP是否符合软件供应商的既定价值，
• –确定RTP值和赢款方差之间的关系。

选择蒙特卡罗方法作为模拟方法，这在权威学术出版社中有广泛的代表性。在第一阶段，我们考虑了在线赌场及其具有高RTP值和低分散性的插槽，以节省预算。为了实现这一点，在进行混乱下注的模拟框架中注册了足够数量的用户。在模拟模型中接收有关赢款、下注数量和大小的结果，以供进一步分析。

21点的数学特征

21点是一种具有相关随机事件的游戏，是玩家最容易控制的游戏之一。在这里，运气不如球员的正确计算和技能重要[5]此外，这场比赛对玩家来说最有希望获胜。

从数学的角度来看，玩家应该记住当前点数的半身像概率。下面我们根据经典概率空间给出基于概率确定的简短统计摘要：

给出的破产概率分布的经验函数是在假设游戏由一张牌组玩的情况下发生的。

轮盘赌的数学特征

如果你最喜欢的游戏是轮盘赌，你会对下面的信息感兴趣。在以下两者之间进行选择美国或欧洲轮盘赌，应优先考虑欧洲变体。因为欧洲轮盘赌的数学期望值为零，是1/37，这可以解释为赌场占所有赌注的2.7%。根据博弈论，美国轮盘赌的数学期望值为零，为2/38，相当于所有赌注的5.26%。

“尽管轮盘赌是一种非常激动人心的游戏，在世界各地拥有数百万粉丝，同时它是一种纯粹的数学系统，获胜概率为49×49。通常采用混合策略，如果你深入研究这一领域，你会学到很多新的有用信息，这些信息将有助于你未来的游戏。”我们的营销专家保罗解释道。

然而，考虑到轮盘赌策略，有必要揭穿鞅策略的既定神话，这在几年前学术出版社的许多文章中都有充分描述。由于玩家的财力和时间资源有限，以及大多数赌场都有明确的最大赌注限制，这种策略行不通。因此，坚持纯粹的鞅策略，你会把自己置于一种不可能获胜的境地[9].

此外，轮盘赌是少数几个数学期望值为负值（考虑到下注值）的赢款游戏之一，因此它属于“短距离”游戏类型。在“红色或黑色”赌注的情况下，差异并不明显。这里可以采用虚构游戏的方法。但在寻找胜利的时候，这是值得信赖的，因为这可以补偿球员的负面期望。

词汇表

RTP公司（玩家回报）是对与赌场相关的玩家赢率的数学期望的估计。如果特定插槽的RTP值为0.95，这意味着根据大数定律，玩家将损失不超过存款金额的5%。然而，如果球员的训练次数不足，双方的这一比率可能会有很大差异。

RNG公司（随机数生成器）–一个真正的随机值，但iGaming在线运营商使用PRNG–伪随机数发生器通常情况下。PRNG在算法开始时使用单个初始值；在这里，它的伪随机性出现了，而RNG通常基于不同的熵源形成一个随机数[1,2]事实上，RNG=PRNG+信息（物理、数学）熵的来源[3,4]目前，许多学术媒体提出了可以保证可靠性的高科技算法，在算法的黑客攻击方面提供了防欺诈保护，但没有应用线性一致等基本方法，而倾向于加密方法。

示例空间（基本事件空间）–由所有可能的基本结果组成的集合。一个基本结果是随机实验的结果。让我们在实践中解释一下，例如，掷骰子。我们有两个前提，掷骰子。每个骰子有六个面，值从1到6。然后将样本空间限制为36（所有唯一对的数量），初等结果表示一组唯一对{（1,1），（1,2）…（6,5），（6,6）}。

预期值–当样本数或测试数趋于无穷大时，随机变量的平均值。数学期望是概率论的基本概念之一。从赌场的角度来看，预期是玩家利润或获胜概率的近似平均值。让我们再次以两个骰子为例。如果玩家进行单次下注，这意味着一个基本结果为赢，那么成功概率将被计算为有利的基本结果数量与总结果数量的比率。所以我们的例子表明，成功的概率是1/36，赢的数学值是1/36乘以下注量。

随机变量的离散（方差）–随机变量的名义度量扩展到其数学期望。离散的平方根称为标准偏差。一个重要的数学计算是，根据切比雪夫不等式，随机变量的值相对于其数学期望的概率小于。分散是一个客观因素，这无疑是必须考虑的，因为它给球员带来了巨大的胜负。

独立和相依随机变量-事件独立性的数学定义听起来像：如果一个事件的出现不影响第二个事件出现的概率，那么两个事件是独立的。换言之，为了了解你选择的游戏是否有依赖或独立的结果，你需要回答一个简单的问题：之前的基本结果值会影响当前的结果吗？如果答案是肯定的，那么你正在处理像21点这样的游戏中依赖的基本结果。在经典版本中，游戏使用8副牌，每副52张，但随着游戏的进行，获得正确牌的概率会随着基本结果的实现空间的变化而变化。具有独立随机变量的经典游戏是轮盘赌和骰子。

经验分布函数（EDF）是一个函数，定义了后续值不超过集合中每个值的概率。

数据挖掘–智能数据分析，该术语于1989年引入，用于指在人类活动的各个领域中，在一些以前未知、非平凡、实际有用且易于理解的数据中，进行决策所必需的一套知识检测方法。

Apnet.com的分析师团队拥有深厚的数据挖掘背景，让您有机会在不必事先熟悉学术媒体的情况下获得独特可靠的知识，并立即获得针对结果的信息[7].

仿真建模–一种研究方法，将所研究的系统替换为足够准确地描述该系统的模型，通过该方法进行实验，以获得有关该系统的信息。同时，可以重复所需的实验次数，而模型中发生的过程是随机的，这意味着通过大量的计算实验重试，研究人员对系统中发生的变化有一个完整的了解，并能够以指定的精度预测系统在时间上的行为，以及极值状态和平衡。

Apnet团队拥有充足的数据库和现代技术手段这使我们能够建立详细准确的模型，为您提供最新和经验证的信息[6]国际建模与仿真杂志是致力于仿真建模的最权威学术出版社之一[12].

自然语言处理——人工智能和数学语言学的大趋势。它研究自然语言的计算机分析和合成问题。应用于人工智能，分析意味着语言理解，合成意味着生成智能文本。解决这些问题可以在计算机和人之间创建最方便的交互形式，还可以对大量可用文本信息进行高速分析[8].

人工智能–从科学技术的角度来看，它是智能机器的创造，特别是智能计算机程序；就属性而言&智能系统的属性，用于执行传统上被视为人类特权的创造性功能，尤其是书写文本。

也许在这里我们会停下来。毫无疑问，我们可以解释其他术语，如博弈矩阵、纳什均衡、策略空间、模糊集理论、高斯分布蚂蚁等。；但我们希望专注于对用户有价值的现成解决方案。毕竟，这项伟大的工作已经为你完成了！

学术新闻网–Apnet团队感谢这些书和网站这激发了我们创建一个如此酷的项目–来源:

1. 唐纳德·科努特（Donald Knuth），《计算机编程的艺术》（第2卷——半数值算法）。
2. Bruce Schneier，《应用密码学》（第16章）。
3. William H.Press、Saul A.Teukolsky、William T.Vetterling、Brian P.Flannery。C语言中的数字配方：科学计算的艺术第二版——剑桥大学出版社，1992年。国际标准书号0–521–43108–5。
4. N.G.Bardis、A.P.Markovskyi、N.Doukas、N.V.Karadimas。基于环境噪声测量的军用真随机数生成//第八届WSEAS信号处理、机器人和自动化国际会议记录。 – 2009. – 国际标准图书编号978-960-474-054-3. –国际标准编号1790-5117.
5. 数学学术出版社：https://www.elsevier.com/physical-sciences-and-engineering/mathematics/journals网站.
6. 埃里克·温斯伯格（2003）模拟实验：虚拟世界的方法.
7. Ian Goodfellow深度学习（自适应计算和机器学习）：https://www.deeplearningbook.org.
8. http://www.mlminding.org.
9. http://www.storytellingwithdata.com/book/.
10. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888613X10001040.
11. https://www.sciencedirect.com/book/97804444515759/exploring-monte-carlo方法.
12. https://www.tandfonline.com/loi/tjms20。