Girabola stats & predictions

Programma delle Partite di Domani

Domani, il Girabola vedrà diverse squadre impegnarsi in incontri cruciali. Ecco il programma completo delle partite:

• Squadra A vs Squadra B - Stadio Nazionale
• Squadra C vs Squadra D - Stadio della Pace
• Squadra E vs Squadra F - Stadio del Progresso
• Squadra G vs Squadra H - Stadio della Libertà

Analisi delle Squadre e Previsioni

Ciascuna squadra arriva alla partita con le proprie ambizioni e sfide. Analizziamo le squadre in dettaglio:

Tattiche e Formazioni Chiave

Ogni allenatore avrà il compito di scegliere la formazione migliore per affrontare gli avversari. Vediamo alcune tattiche chiave che potrebbero emergere nelle partite di domani:

Opinioni degli Esperti sul Girabola Angola

Strategie Avanzate sulle Scommesse: Come Ottimizzare i Tuoi Guadagni

I pronostici sulle scommesse richiedono attenzione ai dettagli e una buona conoscenza del contesto delle partite. Ecco alcune strategie avanzate che possono aiutarti a migliorare i tuoi risultati nelle scommesse sul Girabola Angola di domani:

• Analisi Statistica Dettagliata: Esamina le statistiche recenti delle squadre coinvolte nelle partite di domani. Presta particolare attenzione alle prestazioni offensive e difensive, ai tiri nello specchio e alle parate degli ultimi incontri giocati dalle squadre coinvolte. Questo ti aiuterà a identificare eventuali tendenze o debolezze che potrebbero influenzare l'esito delle partite.
• Fattori Esterni: Considera fattori come il clima, lo stato del campo da gioco e gli eventuali infortuni o squalifiche chiave che potrebbero influenzare il rendimento delle squadre. Ad esempio, una giornata piovosa potrebbe rendere il campo più scivoloso e influenzare il tipo di gioco preferito da ciascuna squadra.
• Gestione del Bankroll: Impara a gestire il tuo bankroll in modo responsabile. Non rischiare mai una percentuale troppo alta del tuo capitale su una singola scommessa o su poche scommesse consecutive. Stabilisci un budget chiaro e rispettalo rigorosamente per evitare perdite significative che potrebbero compromettere le tue future opportunità di scommessa.
• Varietà nelle Tipologie di Scommessa: Non limitarti solo alle classiche scommesse sui risultati finali (1X2). Esplora altre tipologie come gli handicap asiatici, i gol totali (Over/Under), i marcatori o gli esiti dei tempi supplementari. Queste tipologie possono offrire maggiori possibilità di vincita se ben analizzate e utilizzate correttamente in combinazione con altre informazioni disponibili.
• Pronostici Basati su Modelli Avanzati: Utilizza modelli statistici avanzati per valutare le probabilità reali delle diverse opzioni disponibili nelle scommesse sportive. Strumenti come l'analisi multivariata o i modelli predittivi basati su machine learning possono fornire approfondimenti preziosi se utilizzati correttamente ed integrati nei tuoi processi decisionali sulle scommesse sportive.
• Osservazione dei Mercati: Monitora costantemente i movimenti dei mercati delle quote prima dell'inizio delle partite. Le quote possono variare significativamente a seconda dei flussi d'informazione disponibili al momento o degli investimenti massicci degli bookmaker sui risultati specifici delle partite. Riuscire a identificare queste variazioni può offrirti un vantaggio competitivo nelle tue scelte di scommessa finale.shunsukeshinohara/dnn-models<|file_sep|>/mnist-dnn.py #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[ ]: import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils import to_categorical import matplotlib.pyplot as plt # In[ ]: import os if os.path.exists("mnist.npz"): npz = np.load("mnist.npz") x_train = npz['x_train'] y_train = npz['y_train'] x_test = npz['x_test'] y_test = npz['y_test'] else: from keras.datasets import mnist (x_train, y_train), (x_test,y_test) = mnist.load_data() np.savez('mnist.npz', x_train=x_train,y_train=y_train,x_test=x_test,y_test=y_test) # In[ ]: print(x_train.shape) print(y_train.shape) print(x_test.shape) print(y_test.shape) # In[ ]: for i in range(9): plt.subplot(330 + (1 + i)) plt.imshow(x_train[i], cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.show() # In[ ]: x_train = x_train.reshape(-1,28*28) x_test = x_test.reshape(-1,28*28) x_train = x_train.astype('float32') x_test = x_test.astype('float32') x_train /=255 x_test /=255 # In[ ]: y_train_one_hot = to_categorical(y_train) y_test_one_hot = to_categorical(y_test) y_train_one_hot # In[ ]: model = Sequential() model.add(Dense(512,input_shape=(28*28,),activation='relu')) model.add(Dense(256,activation='relu')) model.add(Dense(128,activation='relu')) model.add(Dense(10,activation='softmax')) model.summary() # In[ ]: model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # In[ ]: history = model.fit(x_train, y_train_one_hot, epochs=20, batch_size=100, validation_split=0.2) # In[ ]: score = model.evaluate(x_test,y_test_one_hot,batch_size=100) # In[ ]: print("Test loss : ", score[0]) print("Test accuracy : ", score[1]) # In[ ]: history_dict = history.history loss_values = history_dict['loss'] val_loss_values = history_dict['val_loss'] epochs = range(1,len(loss_values)+1) plt.plot(epochs,loss_values,'bo',label='Training loss') plt.plot(epochs,val_loss_values,'b',label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # In[ ]: acc_values = history_dict['accuracy'] val_acc_values = history_dict['val_accuracy'] plt.plot(epochs,acc_values,'bo',label='Training acc') plt.plot(epochs,val_acc_values,'b',label='Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() # In[ ]: test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test_one_hot,batch_size=100) print("Test loss : ",test_loss) print("Test accuracy : ",test_acc) # In[ ]: predicted=model.predict_classes(x_test,batch_size=100) predicted # In[ ]: y_pred=predicted[:9] y_true=y_test[:9] for i in range(9): plt.subplot(330 + (1 + i)) plt.imshow(x_test[i].reshape((28,28)), cmap=plt.get_cmap('gray')) plt.title("Predicted : {}, True : {}".format(y_pred[i],y_true[i])) plt.show() # ## Data Augmentation # In[ ]: from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # In[ ]: datagen=ImageDataGenerator(rotation_range=10,width_shift_range=0.1,height_shift_range=0.1,shear_range=0.15,zoom_range=0.15,horizontal_flip=True) # In[ ]: datagen.fit(x_train.reshape(-1,28,28,1)) # In[ ]: model_datagen_augment=Sequential() model_datagen_augment.add(Dense(512,input_shape=(28*28,),activation='relu')) model_datagen_augment.add(Dense(256,activation='relu')) model_datagen_augment.add(Dense(128,activation='relu')) model_datagen_augment.add(Dense(10,activation='softmax')) model_datagen_augment.summary() # In[ ]: model_datagen_augment.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # In[ ]: history_da=model_datagen_augment.fit_generator(datagen.flow(x_train.reshape(-1,28,28,1),y=y_train_one_hot,batch_size=100),steps_per_epoch=len(x_train)/100 ,epochs=20) # In[ ]: score_da=model_datagen_augment.evaluate(x_test.reshape(-1,28*28),y=y_test_one_hot,batch_size=100) # In[ ]: print("Test loss : ",score_da[0]) print("Test accuracy : ",score_da[1]) # ### Compare the result with and without data augmentation # In[ ]: history_dict_da = history_da.history loss_values_da = history_dict_da['loss'] val_loss_values_da = history_dict_da['val_loss'] epochs_da = range(1,len(loss_values_da)+1) plt.plot(epochs,val_loss_values,'b',label='Validation loss without data augmentation') plt.plot(epochs_da,val_loss_values_da,'r',label='Validation loss with data augmentation') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # ## Dropout # ### Without dropout # In[ ]: history_dict_wo_dropout=history.history loss_values_wo_dropout=history_dict_wo_dropout['loss'] val_loss_values_wo_dropout=history_dict_wo_dropout['val_loss'] epochs_wo_dropout=range(1,len(loss_values_wo_dropout)+1