Introdução ao Grupo B da Women's League Cup Inglaterra
A Women's League Cup Inglaterra é um evento esportivo que atrai a atenção de fãs de futebol de todo o mundo, incluindo o Brasil. No Grupo B, equipes competem em uma série de partidas emocionantes que oferecem uma mistura de talento, estratégia e habilidade. Este artigo fornece informações detalhadas sobre os jogos mais recentes, análises de apostas e previsões de especialistas para ajudar os entusiastas do futebol a se manterem informados e engajados. Com atualizações diárias, você nunca perderá um momento das ações emocionantes no campo.
Atualizações Diárias: Jogos Recentes no Grupo B
Cada dia traz novos desafios e surpresas no Grupo B da Women's League Cup. Com equipes lutando por uma posição dominante, os jogos são intensos e repletos de habilidade técnica. A seguir, apresentamos um resumo dos jogos mais recentes, destacando momentos chave e desempenhos notáveis.
Jogo 1: Arsenal vs. Manchester City
O confronto entre Arsenal e Manchester City foi um espetáculo de habilidade técnica e tática. O Arsenal começou forte, marcando cedo com uma bela jogada coletiva. No entanto, o Manchester City respondeu com determinação, igualando o placar antes do intervalo. A segunda etapa foi uma batalha intensa, com ambas as equipes buscando a vitória. O jogo terminou empatado, mas ambos os times mostraram por que são considerados favoritos na competição.
Jogo 2: Chelsea vs. Tottenham Hotspur
O Chelsea enfrentou o Tottenham Hotspur em um duelo emocionante que manteve os fãs na borda da cadeira. O Chelsea assumiu a liderança com um gol impressionante logo no início do jogo. O Tottenham reagiu com vigor, pressionando a defesa adversária e conseguindo marcar na segunda metade. No final, o Chelsea conseguiu manter a vantagem mínima, garantindo uma vitória crucial para suas ambições no torneio.
Análises Táticas: Estratégias das Equipes
Compreender as estratégias táticas das equipes é essencial para apreciar plenamente as partidas do Grupo B. Cada equipe possui sua abordagem única, adaptando-se às forças e fraquezas dos adversários.
Estratégia do Arsenal
- Ataque Rápido: O Arsenal enfatiza ataques rápidos e transições rápidas da defesa para o ataque.
- Possessão de Bola: Manter a posse é crucial para controlar o ritmo do jogo.
- Defesa Compacta: Uma defesa organizada minimiza oportunidades para os adversários.
Estratégia do Manchester City
- Jogo Posicional: O City utiliza um jogo posicional inteligente para criar espaços e oportunidades de gol.
- Passe Preciso: A precisão nos passes é fundamental para romper as linhas defensivas adversárias.
- Dominância Física: A força física é usada para superar adversários em duelos individuais.
Estratégia do Chelsea
- Pressão Alta: O Chelsea aplica pressão alta para recuperar rapidamente a bola no campo adversário.
- Jogo Direto: Enfrentamentos diretos são frequentemente usados para avançar rapidamente pelo campo.
- Foco Defensivo: Uma linha defensiva sólida é essencial para proteger a vantagem.
Estratégia do Tottenham Hotspur
- Jogo Vertical: O Tottenham prefere jogadas verticais rápidas para surpreender a defesa adversária.
- Cobertura Completa: Cobrir grandes áreas do campo permite opções táticas variadas.
- Foco na Transição: Transições rápidas da defesa para o ataque são cruciais para criar oportunidades de gol.
Análise Estatística: Desempenho das Equipes
A análise estatística fornece insights valiosos sobre o desempenho das equipes no Grupo B. Aqui estão alguns dos principais indicadores que destacam o desempenho até agora.
Estatísticas Gerais
- Gols Marcados: O Chelsea lidera com mais gols marcados em comparação aos outros times do grupo.
- Gols Sofridos: O Manchester City tem uma defesa sólida, sofrendo menos gols até agora.
- Possessão de Bola: O Arsenal mantém uma alta porcentagem de posse de bola em seus jogos.
- Cobranças Laterais: O Tottenham tem um número significativo de cobranças laterais, indicando seu estilo de jogo amplo.
Análise Detalhada por Jogo
Cada jogo oferece dados específicos que podem influenciar as previsões futuras. Abaixo estão algumas análises detalhadas dos últimos confrontos:
- Arsenal vs. Manchester City: Ambas as equipes tiveram mais de 60% de posse de bola, refletindo um jogo equilibrado com oportunidades distribuídas.
- Chelsea vs. Tottenham Hotspur: O Chelsea teve mais chutes ao gol, enquanto o Tottenham conseguiu mais finalizações certas na área adversária.
Predições de Apostas: Dicas dos Especialistas
Fazer apostas pode ser uma forma emocionante de engajar-se ainda mais com os jogos do Grupo B. Aqui estão algumas dicas dos especialistas para ajudá-lo a fazer escolhas informadas nas apostas esportivas.
Dicas Gerais para Apostas
- Análise Tática: Entenda as estratégias das equipes antes de fazer apostas sobre resultados ou desempenho individual.
- Estatísticas Históricas: Considere o histórico das equipes em confrontos anteriores para identificar padrões potenciais.
- Fatores Externos: Fatores como condições climáticas e lesões podem influenciar o resultado dos jogos.
Predições Específicas para Próximos Jogos
Abaixo estão algumas previsões específicas baseadas nas análises recentes dos especialistas:
- Arsenal vs. Liverpool: Dado o histórico recente, uma vitória por poucos gols parece provável para o Arsenal. Aposte em menos de 2,5 gols como uma opção segura.
- mishal85/Advanced-Machine-Learning<|file_sep|>/Assignments/Assignment_4/code/plotting.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib import rcParams
# Plotting the Data
def plot_data(X,Y):
# Plot the data
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(X[:,0],X[:,1], c=Y.flatten(), cmap=plt.cm.Spectral)
ax.set_xlabel('x_1')
ax.set_ylabel('x_2')
ax.set_title('Data')
fig.savefig('Data.pdf')
plt.close(fig)
# Plotting the Contour
def plot_contour(X,Y,P):
# Create meshgrid
x1 = np.linspace(-1, 1)
x2 = np.linspace(-1, 1)
X1,X2 = np.meshgrid(x1,x2)
X_grid = np.vstack((X1.flatten(), X2.flatten())).T
# Compute Z values for grid
Z = np.array([P(x) for x in X_grid]).reshape(X1.shape)
# Plot the data and contour
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(X[:,0],X[:,1], c=Y.flatten(), cmap=plt.cm.Spectral)
ax.contourf(X1,X2,Z,alpha=0.5,cmap=plt.cm.Spectral)
ax.set_xlabel('x_1')
ax.set_ylabel('x_2')
ax.set_title('Contour Plot')
fig.savefig('Contour.pdf')
plt.close(fig)
# Plotting the Loss Curve
def plot_loss_curve(loss_curve):
# Compute epochs
n_epochs = len(loss_curve)
# Create figure and axis objects
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
# Plot loss curve
ax.plot(range(n_epochs),loss_curve)
ax.set_xlabel('Epochs')
ax.set_ylabel('Loss')
ax.set_title('Loss Curve')
fig.savefig('LossCurve.pdf')
plt.close(fig)<|repo_name|>mishal85/Advanced-Machine-Learning<|file_sep|>/Assignments/Assignment_5/code/Layer.py
import numpy as np
class Layer:
def __init__(self,input_dim,output_dim,batch_size):
self.input_dim = input_dim
self.output_dim = output_dim
self.batch_size = batch_size
def forward(self,X):
return self.forward_pass(X)
def backward(self,dY):
return self.backward_pass(dY)
def update(self,dW,dB):
self.update_parameters(dW,dB)<|repo_name|>mishal85/Advanced-Machine-Learning<|file_sep|>/Assignments/Assignment_4/code/main.py
from sklearn.datasets import make_moons
import numpy as np
from MLP import MLP
from plotting import plot_data
from plotting import plot_contour
def main():
print("Generating Data...")
X,Y = make_moons(n_samples=200,n_classes=2)
print("Plotting Data...")
plot_data(X,Y)
print("Training Model...")
model = MLP(input_dim=X.shape[1],hidden_layers=[10],output_dim=Y.shape[1])
model.fit(X,Y)
print("Plotting Contour...")
P = lambda x : model.predict(x)[0]
plot_contour(X,Y,P)
if __name__ == '__main__':
main()<|file_sep|># Advanced Machine Learning - Assignment 5
## Requirements
- Python >= 3.x.x (Tested with Python 3.6.6)
- NumPy >= 1.x.x (Tested with NumPy 1.15.4)
- Matplotlib >= 2.x.x (Tested with Matplotlib 2.2.3)
## Running the code
- Download all files from this repository and put them in a folder called `code`.
- Open your terminal and navigate to the `code` folder.
- Run the following command:
python main.py [train | test]
If you pass `train` as an argument then the code will train on MNIST dataset and save the model weights to file `model_weights.npy`. If you pass `test` then the code will load model weights from file `model_weights.npy` and test on MNIST test set.<|file_sep|># Advanced Machine Learning - Assignment 4
## Requirements
- Python >= 3.x.x (Tested with Python 3.6.6)
- NumPy >= 1.x.x (Tested with NumPy 1.15.4)
- Scikit-Learn >= 0.x.x (Tested with Scikit-Learn 0.20.0)
- Matplotlib >= 2.x.x (Tested with Matplotlib 2.2.3)
## Running the code
- Download all files from this repository and put them in a folder called `code`.
- Open your terminal and navigate to the `code` folder.
- Run the following command:
python main.py
This will generate two plots:
- The first plot is called `Data.pdf` which contains the training data.
- The second plot is called `Contour.pdf` which contains the trained model decision boundary.<|file_sep|># Advanced Machine Learning - Assignment 7
## Requirements
- Python >= 3.x.x (Tested with Python 3.6.6)
- NumPy >= 1.x.x (Tested with NumPy 1.15.4)
- Matplotlib >= 2.x.x (Tested with Matplotlib 2.2.3)
## Running the code
Download all files from this repository and put them in a folder called `code`.
### Experiment I:
Run the following command:
python main.py I
This will train GAN on MNIST dataset using tanH activation function for generator and discriminator networks.
### Experiment II:
Run the following command:
python main.py II [z_dim] [batch_size] [n_epochs]
Where:
- `z_dim` is dimension of latent vector z.
- `batch_size` is mini-batch size.
- `n_epochs` is number of training epochs.
This will train GAN on MNIST dataset using leaky ReLU activation function for generator network and tanH activation function for discriminator network.
### Experiment III:
Run the following command:
python main.py III [z_dim] [batch_size] [n_epochs]
Where:
- `z_dim` is dimension of latent vector z.
- `batch_size` is mini-batch size.
- `n_epochs` is number of training epochs.
This will train GAN on MNIST dataset using leaky ReLU activation function for generator network and leaky ReLU activation function for discriminator network.<|repo_name|>mishal85/Advanced-Machine-Learning<|file_sep|>/Assignments/Assignment_6/code/main.py
import sys
from DCGAN import DCGAN
def main():
if len(sys.argv) == 4:
z_dim = int(sys.argv[1])
batch_size = int(sys.argv[2])
n_epochs = int(sys.argv[3])
elif len(sys.argv) == 2:
z_dim = None
batch_size = None
n_epochs = None
else:
print("Usage:")
print("python main.py I")
print("python main.py II [z_dim] [batch_size] [n_epochs]")
if sys.argv[1] == 'I':
model = DCGAN(activation_gen='tanh',activation_disc='tanh')
elif sys.argv[1] == 'II':
model = DCGAN(z_dim=z_dim,batch_size=batch_size,n_epochs=n_epochs,
activation_gen='leaky_relu',activation_disc='tanh')
elif sys.argv[1] == 'III':
model = DCGAN(z_dim=z_dim,batch_size=batch_size,n_epochs=n_epochs,
activation_gen='leaky_relu',activation_disc='leaky_relu')
model.train()
if __name__ == '__main__':
main()<|repo_name|>mishal85/Advanced-Machine-Learning<|file_sep|>/Assignments/Assignment_7/code/GAN.py
import numpy as np
class GAN:
def __init__(self,z_dim,input_shape,n_classes,batch_size,n_epochs,
learning_rate_gen=0.00001,
learning_rate_disc=0.00001,
activation_gen='tanh',
activation_disc='tanh'):
self.z_dim = z_dim # Dimension of latent vector z.
self.input_shape = input_shape # Shape of input images.
self.n_classes = n_classes # Number of classes.
self.batch_size = batch_size # Mini-batch size.
self.n_epochs = n_epochs # Number of training epochs.
self.learning_rate_gen = learning_rate_gen # Learning rate for generator network.
self.learning_rate_disc = learning_rate_disc # Learning rate for discriminator network.
self.activation_gen = activation_gen # Activation function used in generator network.
self.activation_disc = activation_disc # Activation function used in discriminator network.
def sigmoid(self,x):
return (np.exp(x))/(np.exp(x)+np.ones_like(x))
def tanH(self,x):
return ((np.exp(x)-np.exp(-x)))/(np.exp(x)+np.exp(-x))
def leaky_relu(self,x,alpha=0):
return np.maximum(alpha*x,x)
def d_sigmoid(self,x):
return self.sigmoid(x)*(self.sigmoid(-x))
def d_tanH(self,x):
return (np.ones_like(x)-self.tanH(x)**2)
def d_leaky_relu(self,x,alpha=0):
d_x=np.zeros_like(x)
d_x[x<=0]=alpha
d_x[x>=0]=1
return
