Eredivisie Women stats & predictions

La Eredivisie femenina sigue siendo uno de los campeonatos más competitivos y emocionantes del fútbol europeo. Con cada equipo mostrando un nivel impresionante tanto táctica como físicamente, los aficionados pueden esperar partidos llenos de acción y momentos memorables.

Tendencias Recientes en la Eredivisie Femenina

A lo largo de esta temporada, hemos visto una evolución notable en el estilo de juego de varios equipos. El uso estratégico del balón y un mayor énfasis en el juego colectivo son tendencias que han comenzado a destacarse.

• Innovación Táctica:

Varios entrenadores han adoptado tácticas innovadoras que buscan explotar las debilidades del rival mientras maximizan las fortalezas propias. Esto ha llevado a partidos más dinámicos y estratégicos.

• Elevación del Nivel Físico:

Sin lugar a dudas, el nivel físico ha aumentado significativamente esta temporada. Las jugadoras están llegando al campo mejor preparadas físicamente, lo que se traduce en partidos más intensos y menos descanso entre acciones.

• Fomento del Talento Joven:

Varios clubes han comenzado a darle más oportunidades a jugadoras jóvenes provenientes de sus academias juveniles. Este movimiento no solo promueve el desarrollo local sino que también asegura un futuro brillante para el fútbol femenino holandés.

Hazañas Destacadas de Jugadoras Clave

Muchos jugadores han destacado durante esta temporada por sus actuaciones sobresalientes. Estas son algunas figuras clave que han capturado la atención tanto nacional como internacionalmente.

• Joy Selnes (Ajax):

Joy Selnes ha sido una pieza fundamental para el Ajax con sus habilidades excepcionales como mediocampista ofensivo. Su visión de juego y precisión en los pases han sido cruciales para el éxito reciente del equipo.

• Sarah Wijnaldum (PSV Eindhoven):

Sarah Wijnaldum continúa demostrando por qué es una de las mejores centrocampistas defensivas del mundo. Su liderazgo dentro y fuera del campo es invaluable para el PSV Eindhoven.

• Kim Lammers (Feyenoord):

Kim Lammers ha sido una auténtica revelación esta temporada. Su capacidad goleadora y su astucia táctica han sido vitales para Feyenoord en sus ambiciosos objetivos ligueros.

Estrategias Ganadoras: Lo Que Funciona Para los Equipos Destacados

Cada equipo tiene sus secretos para lograr el éxito dentro del campo. Aquí exploramos algunas estrategias clave utilizadas por los equipos líderes actualmente.

• Foco Defensivo Coordinado (Ajax):

Ajax utiliza un sistema defensivo altamente coordinado donde cada jugador sabe exactamente cuándo presionar al portador del balón o cuando replegarse para proteger su área.

• Juego Ofensivo Rápido (PSV Eindhoven):

PSV Eindhoven se destaca por su capacidad para cambiar rápidamente al ataque desde la defensa. Esto les permite explotar cualquier debilidad momentánea en la defensa rival.

• Equilibrio Ofensivo-Defensivo (Feyenoord):danielwiesner/ai-practicals<|file_sep|>/practical_04/exercise_02.py # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("train.csv", sep=";") print(df.info()) print(df.describe()) print(df.head()) sns.pairplot(data=df) plt.show() sns.boxplot(data=df) plt.show() df['quality'].value_counts().plot(kind='bar') plt.show() for i in range(0,len(df.columns)): if df.iloc[:,i].dtype == 'object': print(df.iloc[:,i].value_counts()) print('n') print(df.corr()) sns.pairplot(data=df) plt.show() <|repo_name|>danielwiesner/ai-practicals<|file_sep|>/practical_04/exercise_04.py # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor data = load_boston() X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(data.data,data.target,test_size=0.33) for i in range(1,len(X_train)): reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=i) reg.fit(X_train,y_train) print(i,"t",reg.score(X_test,y_test)) <|repo_name|>danielwiesner/ai-practicals<|file_sep|>/practical_02/exercise_01.py # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd df = pd.read_csv("diabetes.csv") # Sigmoid function def sigmoid(x): return float(1/(1+np.exp(-x))) # Forward propagation def forward_propagation(x,w,b): return sigmoid(np.dot(x,w)+b) # Loss function - Mean squared error def loss_function(y,y_hat): return np.sum((y-y_hat)**2)/len(y) # Gradient descent - Weights update rule def weights_update(x,y,w,b,alpha): w_new = w - alpha*np.sum((y_hat-y)*y_hat*(1-y_hat)*x)/len(y) b_new = b - alpha*np.sum((y_hat-y)*y_hat*(1-y_hat))/len(y) return w_new,b_new # Training the model with gradient descent def train_model(x,y,w,b,alpha,iters): for i in range(iters): y_hat = forward_propagation(x,w,b) w,b = weights_update(x,y,w,b,alpha) if i%100==0: print("Iteration:",i,"tLoss:",loss_function(y,y_hat)) # Prediction of new data points with the trained model def predict(x,w,b): y_hat = forward_propagation(x,w,b) return np.where(y_hat>=0.5,y_hat.astype('int64'),0) # Load data and prepare the training set x = df.iloc[:,:-1].values y = df.iloc[:,-1].values.reshape(-1,1) # Train the model and make predictions on the training set w = np.zeros(shape=(x.shape[1],)) b = np.zeros(shape=(1,)) train_model(x,y,w,b,alpha=0.01,iters=10000) y_pred_train = predict(x,w,b) # Evaluate the model performance on the training set correct_predictions = sum([i==j for i,j in zip(y_pred_train.flatten(),y)]) accuracy_train = correct_predictions/len(y)*100 print("Accuracy on the training set:",accuracy_train,"%") # Prepare the test set by reading new data and calling the prediction function on it df_test = pd.read_csv("diabetes_test.csv") x_test = df_test.iloc[:,:-1].values y_pred_test = predict(x_test,w,b) # Evaluate the model performance on the test set correct_predictions = sum([i==j for i,j in zip(y_pred_test.flatten(),df_test.iloc[:,-1].values)]) accuracy_test = correct_predictions/len(df_test)*100 print("Accuracy on the test set:",accuracy_test,"%") <|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # Function to calculate sigmoid value of x def sigmoid(x): return float(1/(1+np.exp(-x))) # Function to perform forward propagation through the neural network def forward_propagation(x,w,b): hidden_layer_output = sigmoid(np.dot(x,w[0])+b[0]) output_layer_output = sigmoid(np.dot(hidden_layer_output,w[1])+b[1]) return output_layer_output # Function to calculate loss of prediction based on mean squared error def loss_function(y,y_hat): return np.sum((y-y_hat)**2)/len(y) # Function to update weights of neural network based on gradient descent method def weights_update(x,y,w,b,alpha): hidden_layer_output = sigmoid(np.dot(x,w[0])+b[0]) output_layer_output = sigmoid(np.dot(hidden_layer_output,w[1])+b[1]) dJ_dw_2=(output_layer_output-y)*(output_layer_output*(1-output_layer_output)) dJ_db_2=(output_layer_output-y)*(output_layer_output*(1-output_layer_output)) dJ_dw_1=(hidden_layer_output*(1-hidden_layer_output))*np.dot(dJ_dw_2.T,w[1]) dw_2=np.dot(hidden_layer_output.T,dJ_dw_2)/len(y) db_2=np.sum(dJ_db_2,axis=0)/len(y) dw_1=np.dot(x.T,dJ_dw_1)/len(y) w_new=[w[0]-alpha*dw_1,w[1]-alpha*dw_2] b_new=[b[0]-alpha*db_2] return w_new,b_new # Function to train neural network using gradient descent method def train_model(x,y,w,b,alpha,iters): for i in range(iters): y_hat=forward_propagation(x,w,b) w,b=weights_update(x,y,w,b,alpha) if i%100==0: print("Iteration:",i,"tLoss:",loss_function(y,y_hat)) # Function to predict new data points using trained neural network def predict(x,w,b): y_hat=forward_propagation(x,w,b) return np.where(y_hat>=0.5,y_hat.astype('int64'),0) # Prepare training data and initialize weights and biases of neural network x=np.array([[0.,0],[0.,1],[1.,0],[1.,1]]) y=np.array([[0],[1],[1],[0]]) w=[np.random.randn(2),np.random.randn(2)] b=[np.random.randn(),np.random.randn()] train_model(x,y,w,b,alpha=0.01,iters=100000) # Predict output for all possible inputs using trained neural network for i in x: print(i,"->",predict(i.reshape(1,-1),w,b)) <|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # Activation function - Sigmoid function for binary classification problem def activation_function(z): return float(1/(np.exp(-z)+np.ones(len(z)))) class NeuralNetwork(): def __init__(self,num_inputs,num_hidden,num_outputs): self.num_inputs=num_inputs+1 # Number of inputs + bias input self.num_hidden=num_hidden # Number of hidden nodes / neurons / units self.num_outputs=num_outputs # Number of outputs / classes self.weights_input_to_hidden=np.random.rand(self.num_inputs,self.num_hidden) # Weight matrix between input layer and hidden layer self.weights_hidden_to_output=np.random.rand(self.num_hidden,self.num_outputs) # Weight matrix between hidden layer and output layer self.bias_input_to_hidden=np.random.rand(self.num_hidden) # Bias vector for hidden layer nodes / neurons / units self