El mundo del hockey sobre hielo está lleno de emociones y estrategias, y hoy te traemos un análisis detallado sobre las partidas programadas para mañana. En esta ocasión, nos centramos en las predicciones de apuestas para el mercado "Under 4.5 Goals". Este tipo de apuesta es popular entre los aficionados que buscan una estrategia más conservadora, apostando a que en el partido se marcarán menos de 4.5 goles en total.
Mañana, varios equipos se enfrentarán en el hielo, ofreciendo oportunidades emocionantes para los apostadores. A continuación, detallamos algunos de los encuentros más esperados y nuestras predicciones basadas en el rendimiento reciente y las estadísticas clave.
El enfrentamiento entre el Equipo A y el Equipo B es uno de los más esperados. Ambos equipos han mostrado un juego defensivo sólido en las últimas semanas, lo que aumenta la probabilidad de que el partido se mantenga bajo en goles. El Equipo A ha permitido un promedio de 2.3 goles por partido, mientras que el Equipo B ha mantenido su portería a cero en tres ocasiones consecutivas.
Nuestra predicción para este partido es que se marcarán menos de 3 goles. La defensa sólida de ambos equipos sugiere que será un encuentro táctico y cerrado.
Para tomar decisiones informadas, es crucial analizar las estadísticas recientes de los equipos. A continuación, presentamos algunos datos relevantes:
Estas cifras indican que ambos equipos tienden a mantener un bajo número de goles en sus partidos, lo que refuerza nuestra predicción para la apuesta "Under 4.5 Goals".
Apostar al mercado "Under 4.5 Goals" puede ser una estrategia inteligente si se tiene en cuenta el estilo de juego defensivo de los equipos involucrados. Aquí te ofrecemos algunas recomendaciones para maximizar tus probabilidades:
Más allá del análisis estadístico, hay otros factores que pueden influir en el resultado del partido:
El Equipo C ha sido conocido por su sólida defensa durante toda la temporada. En los últimos cinco partidos, han permitido un promedio de solo 1.8 goles por encuentro. Por otro lado, el Equipo D ha tenido dificultades para encontrar su ritmo ofensivo, marcando menos de dos goles por partido en sus últimos tres juegos.
Aunque el Equipo E tiene una reputación ofensiva impresionante, ha mostrado signos de debilidad defensiva recientemente, permitiendo más de tres goles en tres partidos consecutivos. El Equipo F, aunque no es conocido por su potencial ofensivo, ha mejorado significativamente su disciplina defensiva y ha mantenido su portería a cero dos veces esta temporada.
A continuación, presentamos un análisis comparativo basado en los últimos cinco partidos jugados por cada equipo involucrado en las predicciones para mañana:
| Tienda | Promedio Goles Marcados (Últimos 5) | Promedio Goles Permitidos (Últimos 5) | Total Promedio Goles (Últimos 5) |
|---|---|---|---|
| Equipo A | 2.6 | 2.3 | 4.9 |
| Equipo B | 2.7 | 2.1 | 4.8 |
| Equipo C | 3.1 | 1.8 | 4.9 |
| Equipo Dsoyakob/DeepLearning<|file_sep|>/Deep Learning/MLP.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split class MLP: #------------------ Constructor --------------------- def __init__(self): self.w = [] self.b = [] self.v = [] self.u = [] self.delta = [] self.output = [] self.input = [] self.learning_rate = [] self.activation_function = None #------------------ Sigmoid function --------------------- def sigmoid(self,x): return(1/(1+np.exp(-x))) #------------------ Sigmoid function derivative --------------------- def sigmoid_derivative(self,x): return(x*(1-x)) #------------------ Initialization --------------------- def init_parameters(self,input_nodes,output_nodes,hid_layers,hid_nodes): self.w.append(np.random.randn(input_nodes,hid_nodes)) self.b.append(np.random.randn(1,hid_nodes)) for i in range(hid_layers-1): self.w.append(np.random.randn(hid_nodes,hid_nodes)) self.b.append(np.random.randn(1,hid_nodes)) self.w.append(np.random.randn(hid_nodes,output_nodes)) self.b.append(np.random.randn(1,output_nodes)) for i in range(len(self.w)): if i == len(self.w)-1: self.learning_rate.append(0) else: self.learning_rate.append(0) if i == len(self.w)-1: if output_nodes > 2: print("Using softmax as activation function") self.activation_function = 'softmax' else: print("Using sigmoid as activation function") self.activation_function = 'sigmoid' else: print("Using relu as activation function") self.activation_function = 'relu' #------------------ Forward Propagation --------------------- def forward_propagation(self,X): input_size = X.shape[0] for i in range(len(self.w)): if i == 0: net_input = np.dot(X,self.w[i]) + self.b[i] if self.activation_function == 'relu': output = np.maximum(net_input,0) elif self.activation_function == 'sigmoid': output = self.sigmoid(net_input) elif self.activation_function == 'softmax': output = 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#print(i) #print(X.shape[0]) #print(output.shape) #print(X.shape[0],output.shape) #print(type(output)) #print(type(X)) #print(output[0].shape,X.shape[0]) #print(output[0].shape,X[0].shape) #input() X=np.concatenate((X,output),axis=1) #print(X.shape) #input() #self.input.append(X) if i != len(self.w)-1: output=self.relu_derivative(output) #input() #self.output.append(output) #self.input.append(X) #else: #self.output.append(output) return X[:,input_size:],output #------------------ ReLU Derivative --------------------- def relu_derivative(self,X): dX=np.zeros_like(X,dtype=np.float64) dX[X<=0]=0 dX[X!=0]=1 return dX #------------------ Backward Propagation --------------------- def backward_propagation(self,Y,T,Y_pred): delta=self.cost_derivative(Y_pred,T) for i in range(len(self.w)-1,-1,-1): delta=np.multiply(delta,self.relu_derivative(Y[:,i+Y.shape[0]])) grad_w=np.dot(Y[:,i].T,delta) grad_b=np.sum(delta,axis=0).reshape(1,-1) Y=np.dot(delta,self.w[i].T) grad_w=grad_w/self.Y.shape[0] 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