Jogos Recentes e Previsões
Cada dia traz novos jogos emocionantes na Premier League Armenia. Aqui estão alguns destaques das partidas recentes, juntamente com nossas previsões detalhadas:
Jogo 1: FC Yerevan vs Ararat-Armenia
O FC Yerevan recebe o Ararat-Armenia em uma partida aguardada pela torcida local. Com base em nossa análise, o FC Yerevan tem uma leve vantagem, graças ao seu desempenho consistente em casa.
- Previsão: Vitória do FC Yerevan
- Motivo: O FC Yerevan tem uma média de gols superior em casa e enfrenta uma equipe do Ararat-Armenia que ainda está se recuperando de lesões chave.
Jogo 2: Shirak vs Alashkert
O confronto entre Shirak e Alashkert promete ser um duelo equilibrado. Ambos os times têm mostrado força ofensiva, tornando este um jogo ideal para apostadores interessados em gols altos.
- Previsão: Empate ou vitória por gols altos
- Motivo: As equipes têm médias semelhantes de gols marcados e sofridos, indicando um possível empate ou um jogo movimentado com várias oportunidades de gol.
Jogo 3: Lori Vanadzor vs Pyunik
O Lori Vanadzor enfrenta o Pyunik em uma partida crucial para ambos os times. O Pyunik vem em boa forma após vitórias consecutivas, enquanto o Lori Vanadzor busca recuperar sua posição na tabela.
- Previsão: Vitória do Pyunik
- Motivo: O Pyunik demonstrou maior consistência nos últimos jogos e possui uma defesa sólida que pode neutralizar as ameaças do Lori Vanadzor.
Jogo 4: Urartu vs Noah
O Urartu recebe o Noah em uma partida que promete ser intensa. O Urartu tem uma defesa forte, enquanto o Noah busca capitalizar seus ataques rápidos.
- Previsão: Vitória do Urartu por margem estreita
- Motivo: O Urartu tem mostrado habilidade em manter o placar baixo, enquanto o Noah ainda precisa encontrar consistência no ataque.
Tendências Atuais na Premier League Armenia
A Premier League Armenia tem visto várias tendências interessantes nas últimas temporadas. Compreender essas tendências pode oferecer insights valiosos para apostadores experientes:
Tendência 1: Alta Frequência de Gols
A liga tem sido caracterizada por uma alta frequência de gols nas últimas temporadas. Isso se deve à abordagem ofensiva adotada por muitos times da liga. Apostadores devem considerar mercados como "total acima/baixo" ou "ambas as equipes marcam" ao explorar esta tendência.
Tendência 2: Dominância dos Times Maiores
Históricamente, times como Alashkert e Pyunik têm dominado a liga graças a melhores recursos financeiros e instalações superiores. No entanto, equipes menores têm mostrado melhorias significativas, tornando os confrontos mais competitivos.
Tendência 3: Impacto dos Jogadores Estrangeiros
Jogadores estrangeiros têm desempenhado papéis cruciais nas equipes da liga. Suas habilidades técnicas elevadas muitas vezes mudam o curso dos jogos, tornando-os valiosos alvos para análises preditivas.
Tendência 4: Variedade Tática
CaitlynZhuang/SAP2018-Project<|file_sep|>/README.md
# SAP2018-Project
This project is for the SAP2018 conference.
<|repo_name|>CaitlynZhuang/SAP2018-Project<|file_sep|>/code/prior_models.py
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import sys
sys.path.append('../')
from utils import read_data
class Model(object):
"""docstring for Model"""
def __init__(self):
self.name = 'Base'
self.cv = KFold(n_splits=5)
self.best_param = None
self.best_score = np.inf
self.train_score = None
self.test_score = None
def fit(self,X,y):
for train_index,test_index in self.cv.split(X):
X_train,X_test = X[train_index],X[test_index]
y_train,y_test = y[train_index],y[test_index]
self.model.fit(X_train,y_train)
predictions = self.model.predict(X_test)
score = mean_squared_error(y_test,predictions)
if scoreCaitlynZhuang/SAP2018-Project<|file_sep|>/code/main.py
import numpy as np
import pandas as pd
import sys
sys.path.append('../')
from utils import read_data
from xgboost.sklearn import XGBRegressor
def main():
X,y=read_data('data/X.csv','data/y.csv')
test_X=read_data('data/test_X.csv',None)[0]
model=XGBRegressor(learning_rate=0.05,n_estimators=1000,max_depth=7,gamma=0,colsample_bytree=.8)
model.fit(X,y)
print(model.score(X,y))
predictions=model.predict(test_X)
result=pd.DataFrame({'id':np.arange(len(predictions)), 'score':predictions})
result.to_csv('submission.csv',index=False)
if __name__ == '__main__':
main()<|repo_name|>CaitlynZhuang/SAP2018-Project<|file_sep|>/code/utils.py
import numpy as np
import pandas as pd
def read_data(X_path,y_path=None,scale=False,scale_mean=None,scale_std=None,csv_header=True):
if scale:
X=(X_path-np.array(scale_mean))/np.array(scale_std)
else:
X=np.loadtxt(X_path,dtype=np.float32)
if y_path!=None:
if csv_header:
y=pd.read_csv(y_path).values[:,1].astype(np.float32)
else:
y=np.loadtxt(y_path,dtype=np.float32)
else:
y=None
return X,y
def scale_data(train_X,test_X): # return train_mean and train_std to be used in test set scaling.
n_cols=train_X.shape[1]
scaled_train_X=np.zeros(train_X.shape,dtype=np.float32)
scaled_test_X=np.zeros(test_X.shape,dtype=np.float32)
for col in range(n_cols):
mean=train_X[:,col].mean()
std=train_X[:,col].std()
scaled_train_X[:,col]=(train_X[:,col]-mean)/std
scaled_test_X[:,col]=(test_X[:,col]-mean)/std
return scaled_train_X,scaled_test_X,np.tile(mean,(n_cols)),np.tile(std,(n_cols))<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Feb 25 17:31:18 2018
@author: bingchen
"""
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Feb 25 17:31:18 2018
@author: bingchen
"""
import numpy as np
def read_data(filename,data_type): # data_type can be train or test
data=open(filename,'r') # open the file in read mode
data=data.readlines() # read the data line by line into a list of strings
data=[line.strip().split(',') for line in data] # strip all the 'n' and split each string into list
data=[list(map(int,data[i])) for i in range(len(data))] # convert the strings to integer
if data_type=='train': # If the data is training data
data_x=[data[i][1:] for i in range(len(data))] # get all the features
data_y=[data[i][0] for i in range(len(data))] # get all the labels
elif data_type=='test': # If the data is test data
data_x=data # get all the features
data_x=np.array(data_x) # convert to array type
if data_type=='train':
data_y=np.array(data_y) # convert to array