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A continuación, respondemos algunas preguntas frecuentes sobre el torneo:

• ¿Cuál es la hora exacta de inicio de cada partido?
• Los partidos comenzarán a las horas programadas según el horario oficial publicado por los organizadores del torneo.
• ¿Dónde puedo ver los partidos?
• Puedes seguir los partidos a través de las transmisiones oficiales disponibles tanto en plataformas digitales como televisivas.
• ¿Cómo puedo acceder a las predicciones expertas?
• Nuestras predicciones expertas están disponibles aquí mismo, ofreciéndote insights detallados basados en análisis exhaustivo.deepsik/ML-Tutorial<|file_sep|>/Machine Learning Tutorial/MachineLearningTutorial/Classifiers/NaiveBayesClassifier/NaiveBayesClassifier.swift // // Created by deepsik on 12/29/16. // Copyright (c) deepsik All rights reserved. // import Foundation public class NaiveBayesClassifier { public init() { } public func fit(dataSet : DataSet) -> NaiveBayesClassifier { let inputArray = dataSet.inputs as! [[Float]] let outputArray = dataSet.outputs as! [Int] var classes = [Int]() for output in outputArray { if !classes.contains(output) { classes.append(output) } } let totalClasses = classes.count let totalFeatures = inputArray[0].count var priorProbability = [Float](count: totalClasses, repeatedValue: Float(0)) var likelihoodProbability = Array>(count: totalClasses, repeatedValue: Array(count: totalFeatures, repeatedValue: Float(0))) var featureProbability = Array>(count: totalClasses, repeatedValue: Array(count: totalFeatures +1 , repeatedValue: Float(0))) // Count the number of times each class occurs in the training set for output in outputArray { priorProbability[output] += Float(1) } // Calculate the prior probability for each class for i in range(totalClasses) { priorProbability[i] /= Float(outputArray.count) } // Count the number of times each feature occurs for each class for i in range(totalFeatures) { for j in range(outputArray.count) { likelihoodProbability[outputArray[j]][i] += inputArray[j][i] } } // Calculate the likelihood probability for each feature for each class for i in range(totalClasses) { for j in range(totalFeatures) { likelihoodProbability[i][j] /= priorProbability[i] } } // Calculate the feature probability for each class for i in range(totalClasses) { for j in range(totalFeatures +1) { if j == totalFeatures { featureProbability[i][j] = priorProbability[i] } else { featureProbability[i][j] = likelihoodProbability[i][j] } } } // print("Prior Probability") // print(priorProbability) // // print("Likelihood Probability") // print(likelihoodProbability) // // print("Feature Probability") // print(featureProbability) return self } public func predict(input : [Float]) -> Int { var maxProbability : Float = Float(-9999999999999) var maxClass : Int = -1 let inputCount = input.count // let featureCount = featureProbabilities.count // print("Input") // print(input) // print("Feature Probability") // print(featureProbabilities) for classIndex in range(featureProbabilities.count) { var probability : Float = Float(0) for featureIndex in range(inputCount) { probability += log10(featureProbabilities[classIndex][featureIndex]) * input[featureIndex] } probability += log10(featureProbabilities[classIndex][inputCount]) if probability > maxProbability { maxProbability = probability maxClass = classIndex } } // print("Predicted Class") // print(maxClass) return maxClass } }<|file_sep