Northamptonshire Senior Cup stats & predictions

La Guía Definitiva para la Copa Senior de Northamptonshire: Partidos, Predicciones y Más

La Copa Senior de Northamptonshire es una competición emblemática que captura la esencia del fútbol inglés a nivel local. Cada temporada, equipos de toda la región se enfrentan en emocionantes partidos que no solo entretienen a los aficionados locales, sino que también ofrecen oportunidades únicas para los apostadores experimentados. Con actualizaciones diarias sobre los partidos más recientes y predicciones expertas, esta guía es su recurso indispensable para seguir la acción en la Copa Senior de Northamptonshire.

Historia y Significado de la Copa Senior de Northamptonshire

La Copa Senior de Northamptonshire tiene una rica historia que se remonta a décadas atrás. Esta competición ha sido un pilar del fútbol local, proporcionando una plataforma para que los clubes menos conocidos demuestren su valía y compitan al más alto nivel regional. A lo largo de los años, la copa ha visto momentos memorables y sorprendentes victorias inesperadas, consolidándose como un evento imperdible para los amantes del fútbol.

Partidos Destacados: Actualizaciones Diarias

Cada día trae nuevos encuentros emocionantes en la Copa Senior de Northamptonshire. Nuestro equipo de expertos está siempre al tanto de los últimos resultados y detalles, asegurando que nuestros lectores estén informados sobre cada gol, tarjeta y jugada crucial. Aquí están algunos de los partidos más destacados de esta temporada:

• Partido 1: Northampton Town vs. Kettering Town
• Fecha: 10 de octubre de 2023
• Hora: 15:00 GMT
• Lugar: Sixfields Stadium, Northampton
• Resultado: 2-1 a favor de Northampton Town
• Partido 2: Corby Town vs. Wellingborough Town
• Fecha: 11 de octubre de 2023
• Hora: 18:00 GMT
• Lugar: Rockingham Road Stadium, Corby
• Resultado: 1-1 empate
• Partido 3: Rushden & Diamonds vs. Aylesbury United
• Fecha: 12 de octubre de 2023
• Hora: 19:30 GMT
• Lugar: Nene Park, Irthlingborough
• Resultado: 3-0 a favor de Rushden & Diamonds

Predicciones Expertas: Apostando con Conocimiento

Apostar en fútbol puede ser tanto emocionante como rentable si se hace con conocimiento y estrategia. Nuestros expertos en apuestas han analizado minuciosamente cada equipo participante en la Copa Senior de Northamptonshire para ofrecerte predicciones precisas y estrategias ganadoras.

Análisis Técnico y Estadístico

Nuestro análisis técnico incluye una evaluación exhaustiva del desempeño reciente de cada equipo, el estado físico y moral de los jugadores clave, y las tácticas probables que podrían emplearse durante los partidos. Además, utilizamos datos estadísticos avanzados para predecir resultados con mayor precisión.

• Evaluación del Desempeño Reciente:
• Análisis de victorias y derrotas en las últimas cinco jornadas.
• Evaluación del rendimiento en casa versus fuera.
• Incidencia de lesiones clave que puedan afectar el rendimiento del equipo.
• Tácticas Probables:
• Análisis de formaciones típicas utilizadas por cada equipo.
• Estrategias defensivas y ofensivas previstas.
• Potencial impacto del clima en el desarrollo del partido.
• Datos Estadísticos Avanzados:
• Promedio de goles marcados y recibidos por partido.
• Tasa de conversiones desde el córner y penaltis.
• Eficiencia defensiva medida por intercepciones y despejes exitosos.

Estrategias Ganadoras para Apostadores Experientes

Más allá del análisis técnico, ofrecemos estrategias específicas para apostadores que buscan maximizar sus ganancias. Desde apuestas combinadas hasta selecciones tácticas basadas en el desgaste físico esperado durante el partido, nuestros consejos están diseñados para ayudarte a tomar decisiones informadas.

• Apostar por el Ganador:
• Sigue las recomendaciones basadas en el rendimiento histórico contra equipos similares.
• Toma nota del estado anímico del equipo antes del partido.
• Apostar por el Total de Goles (Over/Under):seanewell/synthetic-data<|file_sep|>/data/parse.py import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm import tqdm def read_data(data_folder): """Reads the raw data from csv files""" # Load data from CSV files df_train = pd.read_csv(os.path.join(data_folder, 'train.csv'), index_col=0) df_test = pd.read_csv(os.path.join(data_folder, 'test.csv'), index_col=0) # Add column to distinguish train and test set df_train['is_test'] = False df_test['is_test'] = True # Combine into single dataframe df = pd.concat([df_train, df_test], sort=True).sort_index() # Return the combined dataframe return df def parse_data(df): # Parse date columns into pandas datetime format df['date_of_birth'] = pd.to_datetime(df['date_of_birth'], errors='coerce') # Fill missing values in the target variable with zero (assuming non-response is negative) # df['target'] = df['target'].fillna(0) # # Create indicator for missing target variable # df['missing_target'] = df['target'].isna().astype(int) # # Replace age_outliers with median age for each country # age_median_by_country = ( # df.groupby('country')['age'] # .median() # .to_dict() # ) # for i in range(len(df)): # if ( # (df.loc[i,'age'] >= max_age) | # (df.loc[i,'age'] <= min_age) # ): # if not np.isnan(df.loc[i,'country']): # df.loc[i,'age'] = age_median_by_country[df.loc[i,'country']] # else: # df.loc[i,'age'] = median_age <|file_sep|># Synthetic Data This repository contains code for generating synthetic datasets using differential privacy and domain adaptation techniques. ## Requirements * Python >=3.6 * scikit-learn ==0.22.2.post1 (to match the version used in the original paper) * pandas >=1.0.5 ## How to Run ### Generate Synthetic Data To generate synthetic data with differential privacy and domain adaptation using the code provided here: python main.py --original_data_dir /path/to/original/data --synthetic_data_dir /path/to/store/synthetic/data --privacy_budget eps --domain_adaptation flag --domain_target_dir /path/to/target/data --domain_domain_name domain_name --domain_data_column data_column_name --num_samples num_samples_to_generate The arguments are: * `--original_data_dir` - The path to the original dataset you want to generate synthetic data for. * `--synthetic_data_dir` - The path to store the generated synthetic data. * `--privacy_budget` - The privacy budget (`eps`) to use when generating synthetic data. * `--domain_adaptation` - Whether or not to use domain adaptation techniques. * `--domain_target_dir` - If using domain adaptation techniques, the path to the target dataset that you want your synthetic dataset to resemble. * `--domain_domain_name` - If using domain adaptation techniques, the name of the domain. * `--domain_data_column` - If using domain adaptation techniques, the name of the column in both datasets that corresponds to this domain. * `--num_samples` - The number of samples to generate in your synthetic dataset. ### Train Models on Original and Synthetic Data To train models on both original and synthetic datasets and compare their performance: python train.py --original_data_dir /path/to/original/data --synthetic_data_dir /path/to/synthetic/data --num_folds num_folds_for_cross_validation The arguments are: * `--original_data_dir` - The path to the original dataset you want to train your model on. * `--synthetic_data_dir` - The path to the synthetic dataset you want to train your model on. * `--num_folds` - The number of folds for cross-validation. ## License This project is licensed under the MIT License - see [LICENSE](LICENSE) for details.<|repo_name|>seanewell/synthetic-data<|file_sep|>/train.py import argparse import os from sklearn.model_selection import KFold from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV import pandas as pd import numpy as np def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--original_data_dir', type=str) parser.add_argument('--synthetic_data_dir', type=str) parser.add_argument('--num_folds', type=int) return parser def main(args): def main(): if __name__ == '__main__': main() <|repo_name|>seanewell/synthetic-data<|file_sep|>/main.py import argparse import os import pandas as pd from diffprivlib.mechanisms import LaplaceTruncatedGeometricMechanism def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--original_data_dir', type=str) parser.add_argument('--synthetic_data_dir', type=str) parser.add_argument('--privacy_budget', type=float) parser.add_argument('--domain_adaptation', action='store_true') parser.add_argument('--domain_target_dir', type=str) parser.add_argument('--domain_domain_name', type=str) parser.add_argument('--domain_data_column', type=str) parser.add_argument('--num_samples', type=int) return parser def main(args): if not os.path.exists(args.synthetic_data_dir): os.makedirs(args.synthetic_data_dir) original_df = pd.read_csv( os.path.join(args.original_data_dir, 'train.csv'), index_col=0) target_df = pd.read_csv( os.path.join(args.domain_target_dir, 'train.csv'), index_col=0) original_domain_counts = ( original_df[args.domain_data_column] .value_counts() .to_dict() ) target_domain_counts = ( target_df[args.domain_data_column] .value_counts() .to_dict() ) total_original_domains = len(original_domain_counts) total_target_domains = len(target_domain_counts) if total_original_domains != total_target_domains: raise Exception( 'Original and target domains must have ' 'the same number of unique values') total_samples = args.num_samples samples_per_domain = { domain: int( total_samples * (target_domain_counts[domain] / sum(target_domain_counts.values())) ) for domain in original_domain_counts.keys() } synthetic_df_list = [] for domain in samples_per_domain.keys(): # Get rows from original dataset corresponding to this domain value rows_in_original_domain = ( original_df[ original_df[args.domain_data_column] == domain] ) num_rows_in_original_domain = len(rows_in_original_domain) # If there are fewer rows in this domain than we want in our synthetic dataset, # use differential privacy to generate new rows until we reach our desired count if num_rows_in_original_domain <= samples_per_domain[domain]: num_new_rows_needed = ( samples_per_domain[domain] - num_rows_in_original_domain) new_rows_list = [] while len(new_rows_list) != num_new_rows_needed: mechanism = LaplaceTruncatedGeometricMechanism( epsilon=args.privacy_budget, sensitivity=1, lower=0, upper=num_rows_in_original_domain-1, random_state=None) row_index_to_sample_from_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = mechanism.randomise(0) new_row_from_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = rows_in_original_domain.iloc[ row_index_to_sample_from_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns].copy() new_rows_list.append( new_row_from_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns) new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = pd.DataFrame(new_rows_list).reset_index(drop=True) # If there are more rows in this domain than we want in our synthetic dataset, # use differential privacy to randomly remove rows until we reach our desired count elif num_rows_in_original_domain > samples_per_domain[domain]: excess_rows_df = rows_in_original_domain.sample( n=(num_rows_in_original_domain - samples_per_domain[domain]), replace=False, random_state=None).reset_index(drop=True) mechanism_2 = LaplaceTruncatedGeometricMechanism( epsilon=args.privacy_budget, sensitivity=1, lower=0, upper=len(excess_rows_df)-1, random_state=None) row_index_to_remove_from_excess_rows_df = mechanism_2.randomise(0) excess_rows_df_removed_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = excess_rows_df.drop(index=row_index_to_remove_from_excess_rows_df) new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = rows_in_original_domain.drop(index= excess_rows_df_removed_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns.index).reset_index(drop=True) else: new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = rows_in_original_domain synthetic_df_list.append(new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns) else: # If there are more rows in this domain than we want in our synthetic dataset, # use differential privacy to randomly remove rows until we reach our desired count excess_rows_df = rows_in_original_domain.sample( n=(num_rows_in_original_domain - samples_per_domain[domain]), replace=False, random_state=None).reset_index(drop=True) mechanism_2 = LaplaceTruncatedGeometricMechanism( epsilon=args.privacy_budget, sensitivity=1, lower=0, upper=len(excess_rows_df)-1, random_state=None) row_index_to_remove_from_excess_rows_df = mechanism_2.randomise(0) excess_rows_df_removed_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = excess_rows_df.drop(index=row_index_to_remove_from_excess_rows_df) new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns = rows_in_original_domain.drop(index= excess_rows_df_removed_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns.index).reset_index(drop=True) synthetic_df_list.append(new_rows_df_row_wise_privacy_budget_divided_by_num_columns)