Estadísticas y predicciones de Championnat National U19 Group C

Cada partido es único, lo que significa que necesitas adaptar tu estrategia según las circunstancias específicas. Aquí te ofrecemos algunos consejos personalizados para maximizar tus posibilidades de éxito en tus apuestas deportivas dentro del Grupo C del Campeonato Nacional U19 francés.

• Cambio Climático Súbito: Si se anuncia un cambio climático significativo justo antes o durante un partido (como lluvia intensa), considera cómo esto podría afectar la velocidad del juego y la precisión. Los equipos acostumbrados a jugar bajo estas condiciones pueden tener una ventaja.
  • Jugadores con mejor técnica individual podrían sobresalir ya que se enfoca más en habilidades individuales que en pases largos.
  • Cambios defensivos podrían ser menos efectivos debido a terrenos resbaladizos.
  • Tiempo adicional puede favorecer al equipo defensor si están buscando mantener un empate.
• Lesiones Clave Durante el Partido: Las lesiones pueden alterar drásticamente la dinámica del juego. Mantente atento a cualquier sustitución o cambio táctico inmediato.
  • Cambio en formación: Un equipo puede pasar de un sistema ofensivo a uno más conservador.
  • Inyección fresca: Un nuevo jugador puede revitalizar al equipo e impulsar cambios positivos.
  • Vulnerabilidad temporal: Un equipo puede volverse vulnerable durante unos minutos mientras se adapta al cambio.
• Tarjetas Rojas o Amonestaciones Múltiples: La expulsión o múltiples amonestaciones pueden cambiar por completo las expectativas iniciales.
  • Aprovechar cuotas mejoradas: Busca oportunidades donde las cuotas puedan mejorar significativamente debido al impacto táctico.
  • Foco defensivo incrementado: El equipo perjudicado podría priorizar la defensa sobre el ataque.
  • Aumento potencial en goles debido a la falta numérica.
• Tácticas Inesperadas: Los entrenadores a menudo sorprenden con cambios tácticos no anticipados.
  • Cambios sorpresa: Un cambio inesperado puede desestabilizar al oponente.
  • Estrategias adaptativas: Observa cómo cada equipo responde a cambios tácticos no previstos.
  • Oportunidad para análisis rápido: Utiliza herramientas analíticas rápidas para ajustar tu apuesta según las nuevas circunstancias.
• Rendimiento Reciente Fuera del Campo:No subestimes factores como viajes largos o partidos anteriores agotadores.
  • Cansancio acumulado: Podría influir negativamente en la resistencia física.
  • Estrategias conservadoras: Los equipos podrían optar por estrategias más seguras si están fatigados.
  • Priorización táctica diferente debido a factores externos como viajes largos.
• Dinámicas Internas dentro del Equipo:Mantente informado sobre cualquier conflicto interno o motivación especial.
  • Jugadores con mucho que demostrar podrían sobresalir.
  • Tensiones internas podrían afectar la cohesión del equipo.
  • Premios especiales o reconocimientos podrían impulsar a jugadores individuales hacia rendimientos destacados.
• Impacto Psicológico Ante Eventos Desencadenantes Específicos (por ejemplo, clásicos locales): Estos eventos pueden elevar significativamente las emociones.
  • Aumento en intensidad física: Los jugadores podrían jugar más agresivamente.
  • Riesgo elevado: Podría haber más infracciones debido al deseo de ganar.
  • Potencial aumento en tarjetas amarillas o rojas debido a tensión elevada.
  OwaisMehmood/Seismic-Data-Analytics<|file_sep|>/Code/PCA.py import numpy as np from numpy import genfromtxt from sklearn.decomposition import PCA from matplotlib import pyplot as plt def getTraces(): with open('traces.csv', 'r') as f: traces = [] for line in f: traces.append(list(map(float,line.split(',')))) return traces def getAttributes(): with open('attributes.csv', 'r') as f: attributes = [] for line in f: attributes.append(list(map(float,line.split(',')))) return attributes traces = getTraces() attributes = getAttributes() #Compute covariance matrix covMatrix = np.cov(traces) #Computing eigenvalues and eigenvectors eigenValues,eigenVectors = np.linalg.eig(covMatrix) #Sorting the eigenvalues eigenPairs = [(np.abs(eigenValues[i]),eigenVectors[:,i]) for i in range(len(eigenValues))] eigenPairs.sort(key=lambda x:x[0], reverse=True) #Selecting first k eigenvectors k = int(len(eigenPairs)/10) matrixW = np.hstack([eigenPairs[i][1].reshape(len(eigenValues),1) for i in range(k)]) #Projecting data into new space tracesProjected = matrixW.T.dot(np.array(traces).T) plt.plot(tracesProjected[0]) plt.show() <|file_sep|># Seismic-Data-Analytics This is the repository for my project on Seismic Data Analytics for my CS499 course at the University of Maryland Baltimore County. ### Objective: The objective of this project is to explore and analyze seismic data and build models that can classify different types of earthquakes based on their seismic traces. ### Data Source: The dataset used for this project is the **2016 Potsdam Seismic Noise Challenge** dataset which can be found [here](http://www.seis.sc.edu/challenges/potsdam16/). This dataset contains about **20000 seismic traces** which are about **40 seconds** long and sampled at **20Hz**. ### Task: The task is to classify each seismic trace into one of the following three categories: * **Micro Earthquake**: An earthquake with magnitude less than or equal to **Mw=4** (i.e., its magnitude on Richter scale is less than or equal to four). * **Noise**: Any seismic activity that is not an earthquake (e.g., waves on surface due to wind or rain). * **Man Made Event**: Any seismic activity that is caused by man made activities like drilling or explosions. ### Approach: * The first step is to extract features from each seismic trace using various techniques like Fourier transform and wavelet transform and store them along with their respective labels in an attribute file called **attributes.csv** which has the following structure: label frequency_0 frequency_1 ... frequency_9999 time_0 time_1 ... time_9999 wavelet_0 wavelet_1 ... wavelet_9999 * The next step is to normalize all the attributes so that they have mean zero and unit variance. This step ensures that no particular attribute dominates over the other while training any model. * Once the attributes are normalized we perform dimensionality reduction using either Principal Component Analysis (**PCA**) or Linear Discriminant Analysis (**LDA**) depending on whether we want to reduce dimensions without any regard to labels or with regard to labels respectively. * Finally we train various classifiers like logistic regression classifier and support vector machine classifier on the reduced dimensional data and select the best one based on its accuracy score. ### Results: Using Support Vector Machine Classifier with RBF kernel on dimensionality reduced data with PCA gave us an accuracy score of **80%** which means that we were able to classify about **80%** of the traces correctly into one of the three categories listed above. ### Code: The code used for this project can be found [here](https://github.com/OwaisMehmood/Seismic-Data-Analytics/tree/master/Code). ### Presentation: The presentation used during my final presentation can be found [here](https://github.com/OwaisMehmood/Seismic-Data-Analytics/blob/master/Presentation.pdf). ### Poster: The poster used