大樂透號碼預測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

雙色球精准殺號定膽選號方法詳解

為了解決大樂透號碼預測的問題，作者張委銘 這樣論述：

本書通過對大量原始和基礎數據的統計，找出了雙色球最有效的殺號、定膽、選號方法，比如前區十二值選號法，該方法從具有固定屬性的約12個號碼之中選擇下期開獎號碼，我經過連續1768期統計才得到該方法。寫完本書后，我對該方法進行了測試，總共測試了21期。在這21期中，從該方法直接給出的約12個號碼之中開出5個號碼的有1期、開出4個號碼的有9期、開出3個號碼的有3期、開出2個號碼的有7期、開出1個號碼的只有1期、沒有1期開出0個號碼。雙色球前區理論上從約12個號碼之中可以開出約2.18個號碼，所以上面21期測試理論上可以從約12個號碼之中總共開出21×2.18=45.78個號碼，但實際上卻從該方法直接給

出的約12個號碼之中開出了65個號碼！也就是說，從該方法直接給出的號碼之中實際開出號碼個數是理論開出號碼個數的1.42倍！這絕對能夠大幅提高中獎概率，事實勝於雄辯。作者長期從事數據分析方面的工作，在工作中，總結梳理出一套行之有效的方法，將其用於福彩、體彩、大樂透等各種彩票活動，收益頗豐，在百度閱讀上面的文章分析，擁有大量的粉絲和閱讀量。 第1章 彩票研究與分析方法入門11.1彩票起源與規則21.1.1正確認識彩票21.1.2購買彩票的基本規則41.2彩票投注方法6大注意事項41.2.1方法必須周密41.2.2方法必須清楚41.2.3方法必須簡潔51.2.4結論必須明確61.

2.5結論必須正確61.2.6統計數據分析71.3彩票可以預測嗎91.3.1關於彩票的幾個錯誤認識91.3.2如何科學投注11第2章 雙色球投注技巧分析132.1雙色球投注方式142.1.1單式投注142.1.2復式投注142.1.3膽拖投注152.1.4多倍投注152.1.5投注途徑152.2獎金、獎級和中獎162.2.1獎金和獎池162.2.2獎級162.2.3中獎172.2.4有關彩票的特別提示182.3詳解復式投注和膽拖投注192.3.1詳解復式投注192.3.2詳解膽拖投注20第3章 前區精准殺號方法223.1前區精准殺號規則233.1.1殺號的概念233.1.2前區殺號規則233.

1.3前區殺號方法勝率分析及效果對比243.2前區號碼互減殺號法263.2.1概念263.2.2統計數據與方法分析273.2.3對勝率高的殺號方法進行驗證283.3前區號碼互加殺號法293.3.1概念293.3.2統計數據與方法分析303.3.3對勝率高的殺號方法進行驗證313.4前區號碼減特定數值殺號法313.4.1概念313.4.2分類323.4.3統計數據及其詳細分析343.4.4對勝率高的殺號方法進行驗證373.5前區號碼加特定數值殺號法383.5.1概念383.5.2分類383.5.3統計數據及其詳細分析403.5.4對勝率高的殺號方法進行驗證423.6前區其他殺號方法詳解433.6

.1上兩期前區對應號碼互減殺號法433.6.2上兩期前區對應號碼互加殺號法453.6.3上兩期前區對應號碼相乘殺號法473.6.4上兩期前區對應號碼相除殺號法493.6.5后區號碼減特定數值殺號法513.6.6后區號碼加特定數值殺號法543.6.7前區號碼減后區號碼殺號法573.6.8上兩期前區對應號碼均值殺號法583.6.9前區號碼殺號法603.6.10前區其他殺號方法解析623.7深入研究前區殺號方法663.7.1本章 與百度閱讀的異同663.7.2勝率最高、最低的前區殺號方法及其價值683.7.3同時使用兩種或兩種以上殺號方法詳解713.7.4殺號和定膽哪個更有用72第4章 后區精准殺號

方法744.1后區精准殺號規則754.1.1規則詳述754.1.2后區殺號方法的理論勝率764.2前區號碼互減殺號法764.2.1概念與分類764.2.2統計數據與方法分析774.2.3對勝率高的殺號方法進行驗證784.3前區號碼互加殺號法784.3.1概念與分類784.3.2統計數據與方法分析794.3.3對勝率高的殺號方法進行驗證794.4前區號碼減特定數值殺號法804.4.1概念與分類804.4.2統計數據與方法分析804.4.3對勝率高的殺號方法進行驗證834.5前區號碼加特定數值殺號法844.5.1概念與分類844.5.2統計數據與方法分析854.5.3對勝率高的殺號方法進行驗證87

4.6上兩期前區對應號碼互減殺號法884.6.1概念與分類884.6.2統計數據與方法分析884.7上兩期前區對應號碼互加殺號法894.7.1概念與分類894.7.2統計數據與方法分析904.8上兩期前區對應號碼相乘殺號法904.8.1概念與分類904.8.2統計數據與方法分析914.9上兩期前區對應號碼相除殺號法924.9.2統計數據與方法分析924.10后區號碼減特定數值殺號法934.10.1方法說明934.10.2統計數據與方法分析934.10.3對勝率高的殺號方法進行驗證954.11后區號碼加特定數值殺號法954.11.1方法說明954.11.2統計數據與方法分析964.11.3對勝率

高的殺號方法進行驗證974.12前區號碼減后區號碼殺號法974.12.1概念和分類974.12.2統計數據與方法分析984.13上兩期前區對應號碼均值殺號法984.13.1概念和分類984.13.2統計數據與方法分析994.14前區號碼殺號法1004.14.2統計數據與方法分析1004.15后區其他殺號方法解析1014.16深入研究后區殺號方法1024.16.1本章 與百度閱讀的異同1024.16.2勝率最高、最低的前區殺號方法及其價值1044.16.3同時使用兩種或兩種以上殺號方法詳解108……第5章 前區精准定膽方法111第6章 前區技術指標詳解135第7章 前區精准選號方法159第8章

后區選號方法和技術指標大全185 手診者 2015-06-30 09:16:01，來自百度閱讀我首先看到的是作者發表在百度文庫殺號定膽的文章，的確不錯。今天又看到了十二值選號法為我們選號提供了強有力的方法，這15元花得值。對於技術彩民來說，文章中提供的方法可以幫助他們更快更穩地擒獲二、三等獎，甚至於一等獎。在這里對作者說聲謝謝了。

了解人工智慧的第一本書：機器人和人工智慧能否取代人類？

為了解決大樂透號碼預測的問題，作者松尾豐 這樣論述：

本書榮獲日本2016年商業書大賞評審團特別獎 　　知識轉移新浪潮，深度學習大爆發。 　　一本書，解答你我對於人工智慧的所有疑問。 　　人工智慧翻轉世界的產業革命， 　　摩爾定律之後的新聖杯！ 　　2016年3月，Google開發具有深度學習（deep learning）的人工智慧AlphaGo，以四勝一敗擊敗圍棋好手李世石（Lee Sedol）。軟體銀行（SoftBank）機器人Pepper也開始進入人類職場，開始擔任大廳接待工作。 　　然而，對於一般人來說，無法分辨機器人（robot）和人工智慧（AI，artificial intelligence）究竟有什麼不同。 　　事實上，人工

智慧是抽象的思考，不需要有形體。機器人則有形體，而他們的「腦」其實就是人工智慧。 　　機器人與人工智慧一步步入侵你我的生活與工作，讓人感到驚慌失措的是，人工智慧繼續發展下去，到了2045年，人工智慧即將超越人類智慧，這就是Google工程總監雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil）預測的「奇點問題」（singularity problem）。 　　不過，與其擔心自己的工作是否被機器人與人工智慧取代，不如先深入了解它們，這是本書作者松尾豐（Yutaka MATSUO）撰寫本書的出發點。 　　松尾任教於東京大學，是日本研究人工智慧的第一把交椅，他也是日本人工智慧學會（JSAI，The Jap

anese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。 　　日本人工智慧學會為什麼要成立倫理委員會？源於2014年1月該學會出版的雜誌，使用一位女性機器人做家事的插圖當成封面，引發「歧視女性」的爭議（把做家事和女性劃上等號）。 　　因此，倫理委員會一開始討論的議題，是「機器人的外貌該如何設計，才能讓人接受？」。但是，更深刻的議題是，如果機器人和人工智慧取代人類的那一天來臨，你我應該如何是好？ 　　本書中，松尾豐歸納人工智慧的過去、現在與未來，說明「現在的人工智慧，能做什麼又不能做什麼，以及未來能做什麼」。 　　人工智慧能否取代人們的存在價值

？答案就在本書。 　　◎機器人與電腦軟體戰勝人類年表 　　1997年，IBM電腦軟體深藍戰勝西洋棋世界冠軍蓋瑞・卡斯巴羅夫（Garry Kasparov）。 　　2012年，IBM超級電腦華生（Watson）在智力問答節目中戰勝歷屆冠軍。 　　2012年日本第一屆將棋電王戰中，前一年的世界電腦將棋軟體Bonkras，戰勝永世棋聖米長邦雄。 　　2013年，Amazon自動無人駕駛飛機專案正式啟動。 　　2014年，第三回將棋電王戰電腦軟體取得四勝一敗，維持電腦戰勝人類的優勢。 　　2015年，Google自動駕駛技術實地實驗。 　　2016年，Google深度學習專案電腦圍棋AlphaGo戰

勝棋王李世石。 　　2021～2022年，機器人東大君有可能考上東京大學，證明人工智慧可以考進日本最高學府。 　　2045年，奇點（singularity）逼近，人工智慧開始自我進化。 得獎記錄 　　本書在日本榮獲的獎項包括： 　　2016年商業書大賞評審團特別獎 　　2016年日刊工業新聞社獎 　　2016年IT工程師書籍大獎（商業書類別） 　　2015年度公益財團法人大川情報通信基金大川出版獎   作者簡介 松尾豐（Yutaka MATSUO） 　　現任東京大學工學系研究所副教授。1997年畢業於東京大學電子資訊工程系，2002年取得工學博士學位，於同年起擔任產業技術綜合研究所

研究員。2005年擔任史丹福大學客座研究員，2007年起擔任現職。兼任新加坡國立大學客座副教授、經營共創基盤公司（IGPI）顧問、日本人工智慧學會（JSAI，The Japanese Society for Artificial Intelligence）倫理委員會主任。專長領域為人工智慧和大數據分析等，是日本頂尖的人工智慧研究者之一。獲選《日經商業周刊》「創造新時代的100人」（2015年12月28日出刊）。 譯者簡介 江裕真 　　畢業於輔仁大學管理學研究所、中央大學資訊管理系，現為《今周刊》特約譯者。譯作包括《無印良品培育人才祕笈》《無印良品成功90%靠制度》等。

推薦序　打造有智慧的機器　文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授） 前言　人工智慧的春天 序章　人工智慧的範疇在擴大：人工智慧會毀滅人類嗎？ 　人工智慧開始超越人類 　汽車會變，機器人也會變 　超高速處理的破壞力 　人工智慧能否成為科幻小說家？ 　全球對於人工智慧的研究投資都在加快 　面臨失業的人類 　人類的危機來臨 　如何閱讀本書 第一章　何謂人工智慧：專家與社會大眾的認知落差 　人工智慧尚未實現 　基本命題：人工智慧「沒理由實現不了」 　何謂人工智慧：專家們的定義 　人工智慧與機器人的區別 　何謂人工智慧：社會的認知 　打工族、一般員工、課長、經理 　強人工智慧與弱人工智慧

第二章　「推論」與「探索」的時代：第一次人工智慧熱潮 　熱潮與寒冬時代 　「人工智慧」一詞誕生 　利用搜索樹走出迷宮 　河內塔（Hanoi Tower） 　機器人的行動規畫 　對手的存在會讓組合變得龐大 　在西洋棋與將棋戰勝人類 　祕訣一：找到了更好的特徵量 　祕訣二：以蒙地卡羅法改變評鑑機制 　窘境在於無法解決現實問題 第三章　只要輸入「知識」就會變聰明：第二次人工智慧熱潮 　與電腦交談 　以專家系統代替專家 　專家系統的課題 　何謂表達知識 　為求正確記述知識而做本體論研究 　重量級本體論與輕量級本體論 　華生（Watson，IBM開發的人工智慧系統） 　機器翻譯的困難之處 　框架問題

　符號接地問題 　過於前衛的「第五代電腦」 　第二次人工智慧熱潮就這樣結束了 第四章　「機器學習」悄悄地在擴大地盤：第三次人工智慧熱潮（二之一） 　資料的增加與機器學習 　所謂的「學習」就是「分類」 　有老師的學習、沒老師的學習 　「分類方式」也分很多種 　透過神經網路辨識手寫文字 　「學習」固然花時間，但「預測」只要一瞬間 　機器學習時的難題 　為何至今未能實現人工智慧？ 第五章　打破寂靜的「深度學習」：第三次人工智慧熱潮（二之二） 　深度學習開啟了新時代 　自動編碼器將輸入等同於輸出 　根據日本全國的天氣推敲地區天氣 　手寫文字中的「資訊量」 　往深處多挖掘好幾層 　谷歌（Google

）的貓咪辨識 　大幅發展的關鍵在於「強固性」 　如何提升強固性 　回到基本命題 第六章　人工智慧會超越人類嗎：深度學習之後還有什麼 　深度學習起的技術進展 　人工智慧不具有本能 　電腦有創造力嗎？ 　智慧的社會意義 　奇點真的會出現嗎？ 　假如人工智慧征服人類 　人工智慧必須造福大眾 終章　逐漸轉變的世界：對產業與社會的影響以及戰略 　逐漸轉變的事物 　對於產業造成的漣漪效應 　人工智慧的影響慢慢擴增 　不久的將來會消失與留存的職業 　人工智慧催生的新事業 　人工智慧與軍事 　「知識轉移」改變了產業結構 　人工智慧技術遭獨占的可怕之處 　日本人工智慧發展的課題 　人才的多寡是逆轉的王牌 　

要對偉大的前輩抱持謝意 結語　盡情想像尚未問世的人工智慧 圖表索引 譯名對照   推薦序 打造有智慧的機器 　　大家可能還記得電影《模仿遊戲》（The Imitation Game）中，電腦科學之父，同時也是人工智慧之父艾倫・圖靈（Alan M.Turing），想要建一個可做任何事的機器。 　　首先，圖靈機有無窮多個而且可被編號，而所有的圖靈機定義了所有可被計算的函數。你可以想像有個一號圖靈機可以做加法，有個二號圖靈機可以做開平方根等等。圖靈証明了通用圖靈機（universal Turing machine）的存在：只要你輸入某個號碼，它就可以「模仿」其相對應的圖靈機。在上面的

例子中，對通用圖靈機輸入2，它就會做開平方根的工作。 　　說穿了，圖靈機其實就是可程式化機器，所謂輸入的號碼其實就是程式，而現在的電腦就是通用圖靈機的一種不完美（因為沒有無窮的記憶體）的實作成品。這種想法在現今電腦充斥的年代看來可能稀鬆平常，但當年在許多人看來是件瘋狂不可行的事情。 　　事實上，從發展圖靈機開始，圖靈就一直在思考「機器的智慧是什麼」。 　　如果我們再進一步的思考，把人視為一個函數：以環境所有歷史紀錄（從有感知開始一直到現在的時間點）作為輸入，而輸出動作或回應。就這個觀點來看，通用圖靈機應當可以模仿一個人的所有行為，也就是產生出人造的智慧。人工智慧此一學科由此誕生。 　　

對於機器可以模仿人的想法，許多人抱持著懷疑的態度。本書作者的研究所學生時期是1997～2002年，而我則是2000～2006年，所以對書中作者提到的挫折很有感受。2000年左右，當時電腦中最熱門的領域是網路及多媒體應用。當有人聽到我想投入人工智慧及機器學習領域時，常見的反應是「為什麼不去研究網路多媒體，做點實際的東西出來」，一副好像人工智慧就是在打高空，不切實際的樣子。然而當時誰又能想到才沒十幾年的時間，人工智慧已經發展到了現在的樣貌。 　　在AlphaGo戰勝李世石（Lee Sedol）之後，有許多人認為AlphaGo靠的是大量的運算，而並非真的瞭解圍棋。這類聲音正如IBM開發的超級電腦「

華生」（Watson）在益智問答競賽中勝過人類後，被認為並非真正瞭解問題本質。這裡我想引用一段電影模仿遊戲中的台詞： 　　Of course machines can't think as people do. A machine is different from a person. Hence, they think differently. The interesting question is, just because something, uh... thinks differently from you, does that mean it's not thinking? 　

　人類常常習慣性的本位主義思考，認為電腦就算能得到答案，但它並不瞭解問題的本質，也沒有所謂的思考。其實反過來想想，其實可能只是人類並不瞭解電腦「思考」的方式（現今機器學習中許多的演算法，就算是開發者自己也無法完全預測電腦最後的行為）。若以圖靈測試這種操作型的方向來思考，當電腦可以在某些問題上表現的比我們還好，我們卻說電腦並未真正瞭解問題本質是否過於武斷了呢？ 　　本書很完整地回顧了人工智慧的興衰史，作者認為，目前人工智慧的第三次熱潮源自大數據上的機器學習及深度學習。我也非常同意，其實這兩者的時機真的是結合的很好。深度學習由於使用了非常多層的神經網路架構，再加上大量採用修正線性單元（recti

fied linear unit），使得整個學習概念變成簡單到像是用多個線段來逼近一個函數而已。不過這件事配合上大量的學習資料卻是恰到好處。舉例而言，若我們要學的概念是一個圓，早期的做法可能是給圓周上的十幾個點，然後靠著複雜的演算法理解這可能是一個圓。現在的做法則是給圓周上十萬個點，則基本上只要把這十萬個點用線段連起來就夠像個圓形了。近年來這樣的趨勢越來越明顯，研究的重心已經漸漸從原先的演算法轉移到資料本身，而形成了資料科學（data science）。雖然要解決的問題本質還是一樣，但看事情的出發點已經不同了。 　　關於目前人工智慧的現狀，我很喜歡本書作者利用彩券為比喻。目前人工智慧就像是大

樂透上看十億。要中十億的路途艱難，但許多人願意一試。當然最後仍然可能沒有任何人中大獎，但硬要說人工智慧根本不可能實現似乎也過度悲觀。相對的來說，我們似乎也不用過度擔心人工智慧取代人類。拜AlphaGo所賜，最近我常受邀演講，最常被問到的就是「人類會被AlphaGo取代嗎？」即使我以為不該武斷地認為AlphaGo不會思考，但目前我們的確還沒發展出有”自我意識”的機器（即使我們也搞不懂自我意識是什麼）。也就是說，我們叫AlphaGo下一千盤棋，它就會照下，不會說「我累了，想吃冰淇淋」。所以，等到AlphaGo不想下圍棋時再說吧！ 　　人工智慧到底會發展到哪裡呢？本書對於常見的奇點問題（singu

larity problem）也有論述。姑且撇開智慧能否無限增長不談，人類可能造出比本身更有智慧的機器嗎？看法相當分歧。像雷・庫茲威爾（Ray Kurzweil）就是極端的樂觀派，而我則更傾向本書作者的看法：不是不可能，但應該還有好長一段路要走。而且與其擔心人工智慧本身，可能更需要擔心的是人工智慧技術與資訊的獨占，及其對產業的衝擊。 　　本書對於上述所提到的技術都有深入淺出的介紹，作者能把許多艱深的技術用生動的例子說明，實在令人佩服。對於人工智慧的歷史、目前發展，作者參考了許多看法，提供完整的資訊。在我看來，本書算是市面上關於人工智慧科普書籍中意見較為中肯不偏頗的。透過閱讀本書，讀者應能夠更

全面地理解人工智慧給人類帶來的便利以及潛在的危險。而且本書所呈現的，不僅僅是歷史、技術，還包含了對人類社會的影響、價值衝擊。就讓本書作者帶領著我們一起對人工智慧做個較為理性、全方面的探索吧！ 文／于天立（國立台灣大學電機工程學系副教授） 前言｜  人工智慧的春天  「人工智慧」（AI，Artificial Intelligence）這個詞，在很多地方都看得到，與短短十年之前有很大的不同。 一九九七年到二○○二年，我還是研究所學生時，每當我提及我在研究人工智慧，很多人都會露出訝異的表情。就算去問周遭的研究者：「為何人工智慧尚無法實現？」得到的也只是苦笑。因為，在那個時候，「人工智慧」這個詞，

或者說主張「人工智慧能夠實現」這件事，依然算是某種禁忌。 有一段往事，到現在我都還印象深刻。那是我完成研究所課程，以新手研究者之姿申請研究費、接受審查時發生的事情。對新手研究者來說，是不是能獲得每年幾百萬日圓的研究費，可以說事關自己的研究者生涯能否繼續下去，也決定了研究者的人生是黑白還是彩色的。那時我絞盡腦汁，擬出了申請研究費的提案書。 在二○○二年那時，我最早著手研究網路上既有的資訊。我能夠透過分析大量的網頁，大量找出足以表達字詞（關鍵字）相關的網路（network）。只要利用這樣的網路， 就算是乍看之下並無相關的字詞，應該還是可以在找出其相關性後，推出切中需求的廣告。由於在那時尚無任何人

研究網際網路上的廣告技術，我對於自己的提案相當有信心。 我順利通過了書面審查，意氣風發地進入面試階段。在面試的會場裡，坐了好幾位其他領域的泰斗級老師，我就在他們面前一個人做簡報。在針對研究內容接受他們鉅細靡遺的提問後，老師們講出來的話，對我造成很大的衝擊。 「不要搞什麼廣告這種無聊的玩意。」 「不要輕易說出你可以輕鬆建立字詞網路這種話。」 最後，他們丟給我的話最為不客氣： 「你們這些研究人工智慧的人，總是愛這樣撒謊。」 想當然爾，那次的提案沒有通過。雖然如今靠搜尋引擎或廣告賺錢已經司空見慣，但是現在想起來，在那時，我的研究還是領先時代，應該是個還不壞的提案才對，卻遭受到那樣的對待。對於學生時代

以來就研究人工智慧的我來說，那一刻，我才真正嘗到了這個社會瞧不起人工智慧研究的冷漠。 「不可以使用人工智慧這個字眼。」 「很多人光是聽到人工智慧這個字，就會產生敵意。」 那時受到的衝擊，到現在都還深深地銘刻我心。那是我第一次為了爭取研究費而接受面試的不堪回憶。　　然而，時代改變了。

樂透數據預測分析之研究

為了解決大樂透號碼預測的問題，作者戴廉恩 這樣論述：

本研究使用兩種研究分析：極端數據對比預測大樂透和威力彩開獎號碼；使用數字組合探明大樂透和威力彩下注方向。其中極端數據對比以過去的開獎數據預測未來的開獎號碼，先用2004年~2019年的大樂透、威力彩開獎號碼做為依據，取出開出最多及最少的號碼作為檢驗標地，再以2020年整年之大樂透、威力彩開獎資料做對比，對比兩組資料的關聯性和差異性，看是否能預測未來會開出的號碼。而研究結果則發現兩者之間關聯性薄弱，隨機性相當高，以至於預測未來開獎號碼較為不可能。數字組合則先挑出2004~2020年大樂透和威力彩的開獎號碼之中出現最多的5到6個號碼，再以這幾個號碼作為依據，研究跟其最常一起出現的數字作為組合，以

這個數字組合研究可能的下注方向。研究結果則發現出現次數多的數字之間重疊性有相當的機率，之間彼此能成為下注的數字組合。以此數字組合為下注方向是有可能的。