No football matches found matching your criteria.

¡Bienvenidos al Mundo del Fútbol de la Capital NPL Playoff Australia!

El fútbol en Australia está alcanzando nuevas alturas, especialmente con los emocionantes playoffs de la Capital NPL. Este torneo se ha convertido en un evento imperdible para los aficionados al fútbol, ofreciendo una mezcla única de talento local e internacional. En este artículo, exploraremos todos los aspectos de estos playoffs, desde los equipos participantes hasta las predicciones de apuestas expertas. Prepárate para sumergirte en el apasionante mundo del fútbol australiano.

Entendiendo el Capital NPL

La National Premier Leagues (NPL) es la liga más alta de fútbol semiprofesional en Australia, justo debajo de la A-League. La Capital NPL es una de las divisiones regionales más competitivas, representando a la capital del país, Canberra. Esta liga no solo es un escaparate para el talento local, sino que también atrae a jugadores internacionales que buscan demostrar su valía.

Equipos Destacados en los Playoffs

  • Canberra FC: Conocidos por su consistencia y estrategia sólida, Canberra FC es uno de los favoritos para llevarse el título.
  • Melville United: Este equipo ha mostrado un gran progreso esta temporada, con jugadores jóvenes prometedores que están llamando la atención.
  • Queanbeyan City: Con una base de fanáticos leales y un estilo de juego agresivo, Queanbeyan City es siempre un contendiente serio.
  • Gungahlin United: Conocidos por su defensa impenetrable, Gungahlin United podría sorprender a muchos en los playoffs.

Análisis Táctico de los Equipos

Cada equipo tiene su propio estilo táctico que los hace únicos. Por ejemplo, Canberra FC suele optar por un enfoque equilibrado, combinando una sólida defensa con ataques rápidos y precisos. En contraste, Melville United prefiere un estilo de juego más ofensivo, buscando constantemente crear oportunidades de gol.

Predicciones de Apuestas Expertas

Las apuestas en fútbol son una parte integral del deporte, y los playoffs de la Capital NPL no son una excepción. Aquí te ofrecemos algunas predicciones basadas en análisis detallados y estadísticas:

  • Canberra FC vs Melville United: Predicción: Victoria para Canberra FC con márgenes estrechos.
  • Queanbeyan City vs Gungahlin United: Predicción: Empate con goles debido al equilibrio táctico entre ambos equipos.
  • Melbourne City (visita): Aunque no es parte de la Capital NPL, su visita para un amistoso ha generado expectativas altas. Predicción: Victoria ajustada para Melbourne City.

Estadísticas Clave para Considerar

  • Goles por Partido: Canberra FC lidera con un promedio de 2.3 goles por partido.
  • Promedio de Tarjetas: Gungahlin United tiene el promedio más bajo de tarjetas recibidas.
  • Efectividad en Tiros a Puerta: Melville United tiene el mejor porcentaje de efectividad en tiros a puerta.

Historial Reciente de los Equipos

Analizar el desempeño reciente es crucial para entender las posibilidades de cada equipo en los playoffs:

  • Canberra FC: Ha ganado sus últimos cinco partidos consecutivos, mostrando una forma impresionante.
  • Melville United: Ha tenido altibajos recientes pero ha demostrado capacidad para remontar en partidos difíciles.
  • Queanbeyan City: Ha mantenido una racha invicta en sus últimos cuatro partidos.
  • Gungahlin United: A pesar de algunas derrotas recientes, su defensa sigue siendo formidable.

Estrategias de Apuestas Seguras

Al apostar en estos emocionantes playoffs, considera las siguientes estrategias:

  • Diversifica tus Apuestas: No pongas todos tus huevos en una sola canasta. Considera apuestas combinadas y acumuladas para maximizar tus ganancias potenciales.
  • Sigue las Noticias del Equipo: Las lesiones o suspensiones pueden cambiar drásticamente el panorama del partido.
  • Análisis Pre-partido Detallado: Revisa siempre los análisis previos al partido para obtener información valiosa sobre las formaciones y tácticas esperadas.

Actualizaciones Diarias de Partidos

<|repo_name|>smrithi/hummingbird<|file_sep|>/hummingbird/tests/test_helpers.py import unittest import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from hummingbird.ml.explain import ExplainableTransformer class TestHelpers(unittest.TestCase): def test_explainable_transformer(self): iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) target = pd.Series(iris.target) # check default column names transformer = ExplainableTransformer() transformed = transformer.fit_transform(data) self.assertTrue(transformed.columns[0] == "intercept") self.assertTrue(transformed.columns[1] == "col_0") self.assertTrue(transformed.columns[10] == "col_9") # check custom column names transformer = ExplainableTransformer(col_names=["c1", "c2", "c3", "c4"]) transformed = transformer.fit_transform(data) self.assertTrue(transformed.columns[0] == "intercept") self.assertTrue(transformed.columns[1] == "c1") self.assertTrue(transformed.columns[4] == "c4") # check default feature names transformer = ExplainableTransformer() transformed = transformer.fit_transform(data) self.assertTrue( transformer.feature_names_in_[ : len(data.columns) + 1 ] == ["intercept"] + list(data.columns) ) # check custom feature names transformer = ExplainableTransformer(col_names=["c1", "c2", "c3", "c4"]) transformed = transformer.fit_transform(data) self.assertTrue( transformer.feature_names_in_[: len(data.columns) + 1] == ["intercept"] + ["c1", "c2", "c3", "c4"] ) # check default feature names with target transformer = ExplainableTransformer() transformed = transformer.fit_transform(data, target) self.assertTrue( transformer.feature_names_in_[ : len(data.columns) + len(target.unique()) + 1 ] == ["intercept"] + list(data.columns) + list(target.unique()) ) # check custom feature names with target transformer = ExplainableTransformer(col_names=["c1", "c2", "c3", "c4"]) transformed = transformer.fit_transform(data, target) self.assertTrue( transformer.feature_names_in_[ : len(data.columns) + len(target.unique()) + 1 ] == ["intercept"] + ["c1", "c2", "c3", "c4"] + list(target.unique()) ) def test_explainable_transformer_not_fitted(self): iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) with self.assertRaises(ValueError): transformer = ExplainableTransformer() _ = transformer.transform(data) def test_explainable_transformer_empty_input(self): iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) with self.assertRaises(ValueError): transformer = ExplainableTransformer() _ = transformer.fit_transform(pd.DataFrame([])) def test_explainable_transformer_empty_feature_names(self): iris = load_iris() data = pd.DataFrame(iris.data) with self.assertRaises(ValueError): transformer = ExplainableTransformer(col_names=[]) _ = transformer.fit_transform(data) def test_explainable_transformer_non_matching_input_features(self): iris = load_iris() data1 = pd.DataFrame(iris.data) data2 = data1.copy() with self.assertRaises(ValueError): data2["non_matching_column"] = np.ones(len(data)) _data_trf = data_trf.append(_data_trf.iloc[0]) _data_trf.drop(columns=[col for col in _data_trf if col != col_name], inplace=True) transformer = ExplainableTransformer() _transformer.fit(_data) _transformed_data_trf.append(_transformer.transform(_data_trf)) if __name__ == "__main__": unittest.main() <|repo_name|>smrithi/hummingbird<|file_sep|>/hummingbird/ml/_backend/xgboost/convert.py # Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. from .utils import XGBModelImpl def convert(model: XGBModelImpl) -> XGBModelImpl: """ Converts XGBoost model to ONNX internal representation. :param model: XGBoost model to be converted. :return: ONNX internal representation of the model. """ from ..common._registration import register_converter from .xgb_tree_traversal import xgb_tree_traversal from ._op.xgb_common import ( get_tree_ids, get_tree_nodes, get_tree_split_conditions, ) from ._op.xgb_tree_ensemble import XGBTreeEnsembleClassifier, XGBTreeEnsembleRegressor converters_dict_xgb_classifier_opset12 = { (XGBModelImpl.__name__, None): xgb_tree_traversal, (XGBModelImpl.__name__, None): [ (XGBModelImpl.__name__, None), (get_tree_ids.__name__, None), (get_tree_nodes.__name__, None), (get_tree_split_conditions.__name__, None), (XGBTreeEnsembleClassifier.__name__, 'ai.onnx.ml'), ], (XGBModelImpl.__name__, 'ai.onnx.ml'): [ XGBTreeEnsembleClassifier, ], } converters_dict_xgb_regressor_opset12= { (XGBModelImpl.__name__, None): xgb_tree_traversal, (XGBModelImpl.__name__, None): [ (XGBModelImpl.__name__, None), (get_tree_ids.__name__, None), (get_tree_nodes.__name__, None), (get_tree_split_conditions.__name__, None), (XGBTreeEnsembleRegressor.__name__, 'ai.onnx.ml'), ], (XGBModelImpl.__name__, 'ai.onnx.ml'): [ XGBTreeEnsembleRegressor, ], } register_converter("XGBoostClassifier", converters_dict_xgb_classifier_opset12) register_converter("XGBoostRegressor", converters_dict_xgb_regressor_opset12) return model <|file_sep|># Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. import pytest import numpy as np from hummingbird.ml._utils import convert_sklearn_api_to_himl_api def test_convert_sklearn_api_to_himl_api(): # Test invalid case. with pytest.raises(RuntimeError): convert_sklearn_api_to_himl_api(object()) # Test valid case. class TestClass(object): pass class TestClassValid(TestClass): @classmethod def predict(cls): pass @classmethod def fit(cls): pass @classmethod def transform(cls): pass @classmethod def fit_transform(cls): pass assert convert_sklearn_api_to_himl_api(TestClassValid) == { 'predict': TestClassValid.predict, 'fit': TestClassValid.fit, 'transform': TestClassValid.transform, 'fit_transform': TestClassValid.fit_transform, } class TestClassValidPartial(TestClassValid): @classmethod def predict(cls): pass assert convert_sklearn_api_to_himl_api(TestClassValidPartial) == { 'predict': TestClassValidPartial.predict, } <|file_sep|># Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. from typing import Union import numpy as np def create_test_model_float32() -> Union[np.ndarray]: n_features_per_node: int = np.random.randint(low=0, high=5) n_nodes_per_tree: int = np.random.randint(low=5, high=10) n_trees: int = np.random.randint(low=5, high=10) thresholds_per_node: np.ndarray = np.random.uniform(size=(n_trees * n_nodes_per_tree * n_features_per_node)).astype(np.float32) left_children_per_node: np.ndarray = np.random.randint(low=0, high=n_nodes_per_tree * n_trees * n_features_per_node - n_features_per_node).astype(np.int32) right_children_per_node: np.ndarray = left_children_per_node + n_features_per_node tree_structure_per_node: np.ndarray = np.random.choice(a=[0., -1., -2.], size=(n_trees * n_nodes_per_tree)).astype(np.float32) leaf_values_per_node: np.ndarray = np.random.uniform(size=(n_trees * n_nodes_per_node)).astype(np.float32) return thresholds_per_node, left_children_per_node, right_children_per_node, tree_structure_per_node, leaf_values_per_node <|repo_name|>smrithi/hummingbird<|file_sep|>/hummingbird/ml/_backend/tensorflow/sklearn/linear_model.py # Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved. # Licensed under the MIT License. from typing import Any import numpy as np import onnxruntime as rt def _convert_sklearn_linear_model(operator: Any, device: str, extra_config: Any): # Common attributes & input/output checks for all linear models. assert operator.inputs["coefficients"].type.shape[0].value is not None, "'coefficients' should be a vector." coefficients_shape: tuple[int] = operator.inputs["coefficients"].type.shape assert operator.inputs["intercepts"].type.shape[0].value is not None and operator.inputs["intercepts"].type.shape[0].value == coefficients_shape[0], "'intercepts' should be a vector of same length as that of coefficients." if coefficients_shape[0] > 1 and operator.inputs["target_label_idx"].type.shape is not None and operator.inputs["target_label_idx"].type.shape[0].value is not None and operator.inputs["target_label_idx"].type.shape[0].value != coefficients_shape[0]: raise RuntimeError(f"Number of classes ({operator.inputs['target_label_idx'].type.shape[0].value}) " f"does not match number of intercepts ({coefficients_shape[0]}).") if operator.target_opset >= 12: op_version: int = 12 domain: str = "" op_type: str = "MatMul" use_csr_format_for_dense_input: bool | None | str | int | float | complex | tuple[Any] | list[Any] | dict[Any] | set[Any] | frozenset[Any] | rt.OnnxAttributeType.Any | rt.OnnxAttributeType.Bool | rt.OnnxAttributeType.Int | rt.OnnxAttributeType.Float | rt.OnnxAttributeType.Double | rt.OnnxAttributeType.String | rt.OnnxAttributeType.Tuple | rt.OnnxAttributeType.List | rt.OnnxAttributeType.Map | rt.OnnxAttributeType.UnsignedByte | rt.OnnxAttributeType.Byte | rt.OnnxAttributeType.UnsignedShort | rt.OnnxAttributeType.Short | rt.OnnxAttributeType.UnsignedInt | rt.OnnxAttributeType.Int64 | rt.OnnxAttributeType.UnsignedLong | rt.OnnxAttributeType.Float16 | rt.OnnxAttributeType.UnsignedFloat16 | rt.OnnxAttributeType.Double | rt.OnnxAttributeType.UnsignedDouble | type(Ellipsis) is Ellipsis or op_type is Ellipsis or op_type is ... or op_type is type(Ellipsis) or op_type is ... use_csr_format_for_dense_input_name: str or None or ... or type(...) or ... is ... or ... is type(...) or ... is type(Ellipsis) or ... is Ellipsis or use_csr_format_for_dense_input_name is ... or use_csr_format_for_dense_input_name is type(...) or use_csr_format_for_dense_input_name is type(Ellipsis) or use_csr_format_for