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Southern Premier Division South stats & predictions

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Anteprima della Southern Premier Division South: Le Partite di Domani

La Southern Premier Division South è una delle leghe calcistiche più avvincenti in Inghilterra, dove squadre locali si affrontano in una competizione serrata per la promozione. Domani, i tifosi avranno l'opportunità di assistere a incontri entusiasmanti che potrebbero cambiare il corso della stagione. In questo articolo, esploreremo le partite principali, analizzeremo le squadre in campo e forniremo alcune previsioni sulle scommesse basate su un'analisi approfondita delle prestazioni recenti.

Le Partite da Non Perdere

  • Faversham Town vs. Sittingbourne: Una rivalità storica che promette emozioni forti. Faversham Town, dopo una serie di vittorie, cerca di mantenere il momentum, mentre Sittingbourne cercherà di interrompere la loro corsa.
  • Dartford vs. Margate: Dartford è in forma straordinaria e punta alla promozione. Margate, dal canto suo, non vuole lasciare nulla al caso e darà tutto per ottenere un risultato positivo.
  • Gravesend vs. Dover Athletic: Un match equilibrato dove entrambe le squadre hanno bisogno di punti per migliorare la loro posizione in classifica.

Analisi delle Squadre

Faversham Town

Faversham Town ha mostrato un ottimo spirito combattivo nelle ultime settimane. La loro difesa è stata solida, subendo pochi gol, e l'attacco ha trovato la via del gol con regolarità. La chiave del loro successo potrebbe essere il centrocampista creativo che ha guidato molte delle loro azioni offensive.

Sittingbourne

Sittingbourne ha avuto alti e bassi nella stagione, ma ha dimostrato di poter competere con le migliori quando è in forma. La loro forza risiede nella fisicità dei centrocampisti e nell'abilità dei loro attaccanti nel finalizzare le occasioni.

Dartford

Dartford è la squadra da battere in questa stagione. Con una rosa profonda e un allenatore esperto, hanno mostrato una grande capacità di adattamento. La loro difesa è stata particolarmente efficace, concedendo pochi gol nelle ultime partite.

Margate

Margate ha dimostrato di avere un attacco molto prolifico. I loro esterni sono letali nelle ripartenze e possono cambiare il corso di una partita in pochi minuti. Tuttavia, la difesa rimane il punto debole che potrebbe costar loro caro.

Gravesend

Gravesend ha avuto una stagione difficile ma sta cercando di trovare la quadratura del cerchio. La loro strategia si basa su un gioco aggressivo e su una difesa compatta. I tifosi sperano che possano trovare continuità nei risultati.

Dover Athletic

Dover Athletic è una squadra con grandi ambizioni. Hanno investito molto nella campagna trasferimenti e ora stanno cercando di costruire una squadra coesa. La loro giovane rosa promette bene per il futuro.

Previsioni sulle Scommesse

Basandoci sull'analisi delle prestazioni recenti e sulla forma delle squadre, ecco alcune previsioni sulle scommesse per le partite di domani:

  • Faversham Town vs. Sittingbourne: Previsto un pareggio (X) a causa dell'equilibrio tra le due squadre.
  • Dartford vs. Margate: Vittoria esterna (1X) per Dartford, considerando la loro forma straordinaria.
  • Gravesend vs. Dover Athletic: Under 2.5 goal, data l'importanza della partita per entrambe le squadre che potrebbero adottare una strategia più prudente.

È importante notare che queste previsioni sono basate su analisi oggettive ma il calcio è imprevedibile e ogni partita può riservare sorprese.

Tattiche e Strategie

Ogni partita della Southern Premier Division South è un mix di tattiche interessanti e strategie diverse. Analizziamo alcune delle possibili mosse tattiche delle squadre in campo domani:

  • Faversham Town: Potrebbe adottare una formazione a quattro difensori con due mediani centrali per controllare il centrocampo e lasciare spazio ai terzini offensivi.
  • Sittingbourne: Probabilmente userà un modulo a cinque in difesa per resistere agli attacchi avversari e ripartire velocemente grazie ai suoi esterni veloci.
  • Dartford: Confermata la formazione tipo con un trequartista centrale che funge da regista avanzato per servire gli attaccanti esterni.
  • Margate: Potrebbe schierare un attaccante centrale puro supportato da due ali veloci per sfruttare le fasce laterali.
  • Gravesend: Probabile utilizzo di un pressing alto per recuperare palla rapidamente e creare occasioni dalle ripartenze.
  • Dover Athletic: Possibile adozione di una linea a tre in difesa per aumentare la solidità difensiva e permettere ai centrocampisti di spingere in avanti.

Le tattiche scelte dalle squadre possono fare la differenza tra una vittoria e una sconfitta o un pareggio, quindi sarà interessante vedere come gli allenatori metteranno in pratica i loro piani durante le partite.

Statistiche Chiave delle Squadre

Squadra Punti Totali Gol Fatti Gol Subiti Vittorie Interne Vittorie Esterne
Faversham Town 45 35 20 10 5
Sittingbourne 42 30 2596
Dartford >50 >40 >15 >12 >8 >
Margate >38 >28 >30 >8 >7 >
Gravesend <|repo_name|>apurvagupta123/machine-learning<|file_sep|>/machine-learning-ex6/ex6/nnCostFunction.m function [J grad] = nnCostFunction(nn_params, ... input_layer_size, ... hidden_layer_size, ... num_labels, ... X, y, lambda) %NNCOSTFUNCTION Implements the neural network cost function for a two layer %neural network which performs classification % [J grad] = NNCOSTFUNCTON(nn_params, hidden_layer_size, num_labels, ... % X, y, lambda) computes the cost and gradient of the neural network. The % parameters for the neural network are "unrolled" into the vector % nn_params and need to be converted back into the weight matrices. % % The returned parameter grad should be a "unrolled" vector of the % partial derivatives of the neural network. % % Reshape nn_params back into the parameters Theta1 and Theta2, the weight matrices % for our 2 layer neural network Theta1 = reshape(nn_params(1:hidden_layer_size * (input_layer_size + 1)), ... hidden_layer_size, (input_layer_size + 1)); Theta2 = reshape(nn_params((1 + (hidden_layer_size * (input_layer_size + 1))):end), ... num_labels, (hidden_layer_size + 1)); % Setup some useful variables m = size(X, 1); % You need to return the following variables correctly J = 0; Theta1_grad = zeros(size(Theta1)); Theta2_grad = zeros(size(Theta2)); % ====================== YOUR CODE HERE ====================== % Instructions: You should complete the code by working through the % following parts. % % Part 1: Feedforward the neural network and return the cost in the % variable J. After implementing Part 1, you can verify that your % cost function computation is correct by verifying the cost computed % by your function matches the cost computed by computeCost.m % % Part 2: Implement the backpropagation algorithm to compute the gradients % Theta1_grad and Theta2_grad. You should return the partial derivatives of % the cost function with respect to Theta1 and Theta2 in Theta1_grad and % Theta2_grad, respectively. After implementing Part 2, you can check % that your implementation is correct by running checkNNGradients.m % % Note: The vector y passed into the function is a vector of labels % containing values from 1..K. You need to map this vector into a % binary vector of shape (m x K) where each row has exactly one % element equal to 1 and the rest are equal to 0; similar to what % was done in PA1 with the vectorized implementation of logistic % regression. % % Hint: We recommend implementing backpropagation using a for-loop % over the training examples if you are implementing it for the % first time. % % Part 3: Implement regularization with the cost function and gradients. % %------------------Feed Forward------------------------------- %Add column of ones to input layer X=[ones(m ,1) X]; %Calculate activation values for each layer z_2= X*Theta1'; a_2=sigmoid(z_2); a_2=[ones(m ,1) a_2]; z_3=a_2*Theta2'; h=sigmoid(z_3); %--------------------Part One--------------------------------- %y is one dimensional array but we want it as a column vector so use transpose operator '.' y=y'; %Convert y into binary form like h where there is only one non zero entry which is 'one' %in each row which corresponds to its label Y=zeros(size(h)); for i=1:m Y(i,y(i))=1; end %Now calculate J using formula given on slide no:35 J=((-Y).*log(h)-(ones(size(h))-Y).*log(ones(size(h))-h)); J= sum(sum(J))/m; %Adding regularization term to J J=J+lambda/(2*m)*(sum(sum(Theta1(:,2:end).^2))+sum(sum(Theta2(:,2:end).^2))); %-----------------------Back Propagation-------------------- delta_3=h-Y; delta_2=(delta_3*Theta2).*sigmoidGradient([ones(size(z_2),1) z_2]); delta_2=delta_2(:,2:end); Delta_1=delta_2'*X; Delta_2=delta_3'*a_2; Theta1_grad=Delta_1/m; Theta2_grad=Delta_2/m; %Adding regularization term to gradient matrices Theta1_grad(:,2:end)=Theta1_grad(:,2:end)+lambda/m*Theta1(:,2:end); Theta2_grad(:,2:end)=Theta2_grad(:,2:end)+lambda/m*Theta2(:,2:end); grad = [Theta1_grad(:) ; Theta2_grad(:)]; end function g=sigmoid(z) g=(exp(-z))./(ones(size(z))+exp(-z)); end function g=sigmoidGradient(z) g=(exp(-z))./((ones(size(z))+exp(-z)).^2); end <|file_sep|>% Machine Learning Online Class % % % function [J grad] = lrCostFunction(theta,X,y,lamda) %% m=size(X); m=m(1); n=size(X); n=n(2); theta=theta'; J=((X*theta-y)'*(X*theta-y))/(m*lamda); J=(J+lamda*sum(theta.^-n)/n)/(m); grad=((X*theta-y)'*(X))/m; grad=((lamda/n)*theta')+(grad); grad=grad'; end <|file_sep|>% Machine Learning Online Class % % % function [J grad] = lrCostFunction(theta,X,y,lamda) %% m=size(X); m=m(1); n=size(X); n=n(2); theta=theta'; J=((X*theta-y)'*(X*theta-y))/(m*lamda); J=(J+lamda*sum(theta.^-n)/n)/(m); grad=((X*theta-y)'*(X))/m; grad=((lamda/n)*theta')+(grad); grad=grad'; end <|repo_name|>apurvagupta123/machine-learning<|file_sep|>/machine-learning-ex7/ex7/closedFormLinearReg.m function [theta] = closedFormLinearReg(X,y,lamda) %CLOSERFORMLINEARREG Compute closed-form solution to linear regression with regularization [m,n] = size(X); % m training examples & n features lambdaI = eye(n); lambdaI(0) = lambdaI(0)-lamda; theta = pinv(X'*X+lambdaI)*X'*y; end<|file_sep|># machine-learning-ex6 This folder contains my solutions to machine learning ex6. To run this assignment type: run ex6.m This will run all scripts used for solving this assignment.<|file_sep|>% Machine Learning Online Class - Exercise Sheet III - Regression Week % % % close all; clear ; clc; load('ex5data.mat'); fprintf('Program paused.n'); pause; Xtest=Xtest'; ytest=ytest'; %Xval=Xval'; %yval=yval'; plotData(X,y) fprintf('Program paused.n'); pause; fprintf('Visualizing Linear Regression Fitnn'); plotFit(min(X),max(X),theta) fprintf('Program paused.n'); pause; fprintf('Visualizing Polynomial Regression Fitnn'); fprintf(['n lambda = ',num2str(lamda)]); plotFitP(min(X),max(X),polyFeatures,polyParams,lamda); fprintf('Program paused.n'); pause; fprintf('nTraining Linear Regression ...n') initial_theta = zeros(size(X_train_til_p),1); [theta,cost] = trainLinearReg(linearRegCostFunction,X_train_til_p,y_train,lamda,... initial_theta,maxiter,gamma); fprintf(['Cost at theta found by fminunc: ',num2str(cost),'n']); fprintf('Testing Linear Regression Fit ...n') plotFit(min(X_test),max(X_test),theta) fprintf('Program paused.n'); pause; fprintf('nTraining Polynomial Regression ...n') initial_theta = zeros(size(polyFeatures_train_til_p),... ones(size(polyFeatures_train_til_p))); [lambda_vec,cost_vec] = validationCurve(lamda_vec,X_train_til_p,... y_train,X_val_til_p,... y_val,polyFeatures,polyParams); fprintf('nLambdattCostn'); for i=0:length(lambda_vec)-1, fprintf('%ft%fn',lambda_vec(i+1),cost_vec(i+1)); end [min_cost,min_index]=min(cost_vec); best_lambda=lambda_vec(min_index); fprintf(['nThe best lambda value is ',num2str(best_lambda)]); [best_theta,best_cost] = trainLinearReg(linearRegCostFunction,... polyFeatures_train_t