赛马说说
一个好的练马师最开始的工作将是给他的马匹一个良好的基础，这一点是非常重要的。这个基础类似于建造房屋或办公楼的地基，良好的基础可以减少问题出现的机会。这个基础的时间可以延续3个月，那时才可以实际参加比赛。开始两周主要是快步加慢跑步，每天行进4千米（每周6天），1天休息（只是进行慢步）。 头两周被称为“慢速练习”，此后马匹能够适应这种训练，不会发生问题和伤病。星期一第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期二第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期三第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期四第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期五第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期六第1圈2千米快步第二圈2千米慢跑步星期日早晨1小时慢步，午后1小时慢步，有条件的情况可以让马游泳 马有6周的跑道练习和可能较好的游泳计划。 一旦马匹开始增加“快速练习”，那么就可以看出马是训练得好还是差。在进行快速袭步之前，一定要使您的马热身，比如进行快步400—600米，这种快步可以使马的肺、肌肉准备起来，也可以帮助减少问题的发生。当进行马的袭步时，很重要一点就是不要做得过渡，如果马不能适应快速的要求，相应地就要减少运动的负荷，可能是一周一次袭步，这一点对多数马都是合适的。 然而有一些马可能要求更多的袭步，这也就是说为什么需要有经验的练马师是必要的，因此观察马的状态是日常工作中需要好好做的一项工作。
难得有个赛马的问题有这么多人关注
看了一下目前的回答， 大部分人都是不懂赛马的，所以都是从数据的角度出发泛泛而谈，
下面我从赛马的角度谈谈个人的看法
首先说结论，用机器学习研究赛马，世界上当然有人尝试过，但成功盈利的例子，目前还没有听说过。
至于未来，我不敢说百分百没有，毕竟未来的人类有可能比我们高明到不知道哪里去了，但我敢说，这件事很难，很难，很难。
下面具体说说这件事难在哪里。
首先，样本数量不够大。
这一点，目前最高票答案 @腾天 已经提到，我就不赘述了。
其次，数据变量难以量化。
熟悉数据在体育中的应用的朋友，一定会知道麦克·路易斯在2003年出版的《Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game 》，此书大致介绍了美国职业棒球联盟的波士顿红袜队是如何运用数据明显改善球队战绩，并且用这一方法改变了整个棒球联盟甚至整个职业体育对于数据的看法。
但这套方法能获得成功，很大程度上就在于做回归分析时，球员的很多关键参数都可以用数字量化，比如篮球，我们说库里三分球牛逼，不仅是一种直观的感觉，还有很多细化数字，比如出手次数，命中率等等。
而在赛马中，很多决定比赛胜负的关键因素是无法用数字量化，而只能大概描述的，比如天气，比如跑道的软硬程度，而影响比赛最关键的因素马匹，就是一个最大的无法量化的变量。
最后，数据的解读需要专业的赛马知识，而同时在赛马和数据领域都拔尖的人才或团队少之又少。
即使数据的样本够大，可以量化的参数也多，这些总归是死的材料，解读这些数字，将其转化成有用的结论，需要对赛马运动的特性和规则极其熟悉和了解。
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PS
虽说通过数据破解赛马，达到一定可以赢钱，几乎是不可能。
但用数据改善投注，增加赢面是否可能呢，答案当然是肯定的。