Estadísticas y predicciones de LPB

Partido del Domingo: Sporting CP vs. Oliveirense

En un enfrentamiento electrizante, Sporting CP demostró su dominio en casa al vencer a Oliveirense con un marcador ajustado. Los jugadores clave fueron:

• Jogador A: Anotó 25 puntos, mostrando su habilidad para anotar bajo presión.
• Jogador B: Proporcionó 10 asistencias, liderando el juego con visión y precisión.

El partido estuvo marcado por una intensa rivalidad defensiva, pero fue el ataque constante de Sporting CP lo que finalmente decidió el encuentro.

Partido del Lunes: CAB Madeira vs. Belenenses

CAB Madeira logró una victoria crucial contra Belenenses, consolidando su posición en la tabla. Destacaron:

• Jogador C: Con una actuación impresionante, logró un doble-doble con 20 puntos y 12 rebotes.
• Jogador D: Su defensa fue crucial, interceptando múltiples pases y frustrando las ofensivas del rival.

El juego fue equilibrado durante gran parte del encuentro, pero CAB Madeira supo capitalizar en los momentos decisivos para llevarse la victoria.

Predicción: Sporting CP vs. CAB Madeira

Este encuentro promete ser uno de los más emocionantes de la temporada. Sporting CP tiene ventaja en casa, pero CAB Madeira ha mostrado una mejora significativa en sus últimos partidos.

• Predicción del Resultado: Victoria ajustada para Sporting CP.
• Jugador a Seguir: Jogador A de Sporting CP, con alto potencial para liderar el marcador.
• Apostar a: Más de 160 puntos totales en el partido.

Predicción: Oliveirense vs. Belenenses

Oliveirense busca recuperarse tras su derrota ante Sporting CP, mientras que Belenenses intentará mantener su impulso ganador.

• Predicción del Resultado: Empate o victoria ajustada para Oliveirense.
• Jugador a Seguir: Jogador B de Oliveirense, conocido por su capacidad para cambiar el rumbo del juego.
• Apostar a: Menos de 150 puntos totales en el partido.

Tips Adicionales para Apostadores

Aquí te dejamos algunos consejos adicionales para maximizar tus apuestas en la LPB:

• Análisis Técnico: Revisa las estadísticas recientes de los equipos y jugadores antes de apostar.
• Estrategias Defensivas: Considera cómo las tácticas defensivas pueden influir en el resultado del partido.
• Inconsistencias del Equipo: Ten en cuenta cualquier cambio reciente en la alineación o lesiones que puedan afectar el rendimiento del equipo.

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It uses the concepts of backpropagation and stochastic gradient descent. # It is used in week_4 of Andrew Ng's Machine Learning course on Coursera. import numpy as np def sigmoid(z): g=1/(1+np.exp(-z)) return g def sigmoid_gradient(z): g=sigmoid(z)*(1-sigmoid(z)) return g def initialize_parameters(n_x,n_h,n_y): W1=np.random.randn(n_h,n_x)*0.01 b1=np.zeros((n_h,1)) W2=np.random.randn(n_y,n_h)*0.01 b2=np.zeros((n_y,1)) parameters={"W1":W1,"b1":b1,"W2":W2,"b2":b2} return parameters def forward_propagation(parameters,X,Y): W1=parameters["W1"] b1=parameters["b1"] W2=parameters["W2"] b2=parameters["b2"] m=X.shape[1] Z1=np.dot(W1,X)+b1 A1=sigmoid(Z1) Z2=np.dot(W2,A1)+b2 A2=sigmoid(Z2) cache={"Z1":Z1,"A1":A1,"Z2":Z2,"A2":A2} return A2 , cache def compute_cost(A,Y): m=Y.shape[1] logprobs=-np.multiply(np.log(A),Y)-np.multiply(np.log(1-A),(1-Y)) cost=(np.sum(logprobs))/m cost=float(np.squeeze(cost)) return cost def backward_propagation(parameters,cache,X,Y): m=X.shape[1] W2=parameters["W2"] A1=cache["A1"] A2=cache["A2"] dZ=A2-Y dW2=(np.dot(dZ,A1.T))/m db2=(np.sum(dZ,axis=1))/m dZ=A2*(A-(Y+A)*A*-Y)*(W*).T dW=(np.dot(dZ,X.T))/m db=(np.sum(dZ,axis=0))/m grads={"dW":dW,"db":db,"dW":dW,"db":db} return grads def update_parameters(parameters,gammas): parameters["W"]-=gammas["dW"] parameters["b"]-=gammas["db"] parameters["W"]-=gammas["dW"] parameters["b"]-=gammas["db"] return parameters def nn_model(data_set,layers_size,n_iterations,alpha): X=data_set[:,0:data_set.shape[0]-10] Y=data_set[:,data_set.shape[0]-10:data_set.shape[0]] n_x=X.shape[0] n_y=Y.shape[0] parameters=random_initialize_parameters(n_x,layers_size,n_y) costs=[] for i in range(n_iterations): AL,caches=foward_propagation(parameters,X,Y) costs.append(compute_cost(AL,Y,None)) grads=back_propagation(parameters,caches,X,Y) parameters=update_parameters(parameters,gammas,alpha) return parameters,costs <|file_sep|># This script contains code to implement logistic regression. # It is used in week_4 of Andrew Ng's Machine Learning course on Coursera. import numpy as np def sigmoid(z): g=sigmoid(z)*(sigmoid(z)-sigmoid(z)) return g def initialize_parameters(dim): w=np.zeros((dim,)).reshape(dim,-).T b=scalar(0.) parameters={"w":w,"b":b} return parameters def propagate(w,b,X,Y): m=X.shape[0] z=w.T@X+b A=sigmoid(z) cost=(-Y*np.log(A)-(Y-vec(ones(m)))*log(ones(m)-A)).mean() dw=(X@((A-Y).T))/m db=(A-Y).sum()/m grads={"dw":dw,"db":db} return grads,cost def optimize(w,b,X,Y,num_iterations,alpha): costs=[] for i in range(num_iterations): grads,costs=propagate(w,b,X,Y) dw=grads["dw"] db=grads["db"] w=w-alpha*dw b=b-alpha*db if(i%100==0): costs.append(costs) params={"w":w,"b":b} grads={"dw":dw,"db":db} return params,costs,grads <|repo_name|>ShubhamVerma37/hello-world<|file_sep|>/README.md # hello-world just another repository I am Shubham Verma from India.I am currently pursuing Btech in Computer Science from University Institute of Technology (U.I.T.), Panjab University Chandigarh. I am very passionate about web development and web designing. I am also interested in Data Structures and Algorithms. johngibsonbriggs/PaperJammer<|file_sep|>/PaperJammer/PaperJammer/Models/Article.swift // // Created by John Briggs on 8/14/19. // Copyright (c) 2019 John Briggs. All rights reserved. // import Foundation struct Article { }<|repo_name|>johngibsonbriggs/PaperJammer