Analisi Dettagliata della Tercera Division RFEF Gruppo 12: Partite di Domani
La Tercera Division RFEF Gruppo 12 rappresenta uno degli scenari più avvincenti nel panorama calcistico spagnolo, offrendo una piattaforma per le squadre emergenti per dimostrare il loro valore e ambizione. Domani, gli appassionati di calcio saranno testimoni di partite cruciali che potrebbero influenzare la stagione delle squadre partecipanti. In questo articolo, esploreremo le partite programmate, fornendo previsioni esperte e analisi dettagliate per aiutare i tifosi e i scommettitori a navigare nel complesso mondo delle scommesse sportive. Approfondiamo le strategie delle squadre, le prestazioni recenti e i fattori chiave che potrebbero influenzare l'esito delle partite.
Programma delle Partite di Domani
- Partita 1: Real Betis B vs. Córdoba CF
- Partita 2: Sevilla Atlético vs. Xerez Deportivo FC
- Partita 3: Atlético Sanluqueño vs. Algeciras CF
- Partita 4: CD San Roque de Lepe vs. CD Gerena
- Partita 5: Utrera CF vs. AD Ceuta FC
Analisi e Previsioni per la Partita: Real Betis B vs. Córdoba CF
La sfida tra Real Betis B e Córdoba CF è attesa con grande entusiasmo dai tifosi locali. Il Real Betis B, noto per il suo stile di gioco aggressivo, ha mostrato una forma impressionante nelle ultime settimane. La squadra ha segnato in media tre gol a partita, grazie alla brillantezza del loro attaccante principale, Juanito "El Rayo". D'altra parte, il Córdoba CF ha affrontato alcune difficoltà difensive recentemente, subendo gol in quattro delle ultime cinque partite.
Predizioni di Scommessa
- Marcatori: Probabile che Juanito "El Rayo" segni almeno un gol.
- Risultato Finale: Vittoria del Real Betis B con un margine di due gol.
- Totali Gol: Over 2.5 gol sembra una scelta sicura data la tendenza offensiva del Real Betis B.
Fattori Chiave
I tifosi dovrebbero tenere d'occhio la forma fisica del difensore centrale del Córdoba CF, Miguel Ángel, che è stato squalificato nell'ultima partita ma potrebbe tornare in campo. La sua presenza potrebbe stabilizzare la difesa del Córdoba CF e rendere la partita più competitiva.
Analisi e Previsioni per la Partita: Sevilla Atlético vs. Xerez Deportivo FC
Il derby andaluso tra Sevilla Atlético e Xerez Deportivo FC promette emozioni intense. Il Sevilla Atlético ha dominato la classifica grazie a una difesa solida e a un attacco prolifico, guidato dall'esperto centravanti Álvaro Morata Jr. Il Xerez Deportivo FC, tuttavia, ha mostrato un notevole miglioramento nelle ultime settimane, con una vittoria convincente contro il loro diretto rivale.
Predizioni di Scommessa
- Marcatori: Álvaro Morata Jr. è favorito per segnare almeno un gol.
- Risultato Finale: Vittoria del Sevilla Atlético con un margine di un gol.
- Totali Gol: Under 2.5 gol sembra probabile considerando la solida difesa del Sevilla Atlético.
Fattori Chiave
L'assenza dell'ala destra del Xerez Deportivo FC, Carlos Martínez, a causa di un infortunio alla caviglia, potrebbe limitare le opzioni offensive della squadra. Tuttavia, il ritorno del centrocampista creativo Pablo García potrebbe offrire nuove opportunità per il Xerez Deportivo FC.
Analisi e Previsioni per la Partita: Atlético Sanluqueño vs. Algeciras CF
L'incontro tra Atlético Sanluqueño e Algeciras CF è cruciale per entrambe le squadre nella lotta per posizioni di vertice nella classifica. L'Atlético Sanluqueño ha mantenuto una striscia positiva nelle ultime sette partite, con una difesa che ha subito solo due reti in quel periodo. Algeciras CF, d'altra parte, ha mostrato una crescita costante grazie alle prestazioni del giovane talento Juan Carlos.
Predizioni di Scommessa
- Marcatori: Juan Carlos è probabile che segni almeno un gol.
- Risultato Finale: Pareggio o vittoria dell'Atlético Sanluqueño con un margine di un gol.
- Totali Gol: Under 1.5 gol sembra una scelta prudente data la solidità difensiva dell'Atlético Sanluqueño.
Fattori Chiave
L'allenatore dell'Atlético Sanluqueño sta valutando l'inclusione del giovane attaccante promettente Luis Fernández, che ha impressionato durante gli allenamenti settimanali. La sua presenza potrebbe aggiungere un nuovo livello di dinamismo all'attacco della squadra.
Analisi e Previsioni per la Partita: CD San Roque de Lepe vs. CD Gerena
L'incontro tra CD San Roque de Lepe e CD Gerena è atteso con grande interesse dai tifosi locali. Entrambe le squadre hanno mostrato prestazioni inconsistenti nella stagione corrente, rendendo questa partita difficile da prevedere. Il CD San Roque de Lepe ha beneficiato delle prestazioni del suo capitano e centrocampista offensivo Pedro "El Maestro", mentre il CD Gerena si affida alla solidità difensiva del portiere veterano Javier López.
Predizioni di Scommessa
- Marcatori: Pedro "El Maestro" è favorito per creare almeno un'opportunità da gol.
- Risultato Finale: Possibile pareggio o vittoria del CD San Roque de Lepe con un margine stretto.
- Totali Gol: Over/Under pari sembra equilibrato considerando le tendenze offensive e difensive delle due squadre.
Fattori Chiave
L'allenatore del CD Gerena sta valutando cambiamenti tattici per sfruttare meglio le capacità offensive dei suoi giocatori esterni. La decisione su quale formazione utilizzare potrebbe essere cruciale per determinare l'esito della partita.
Analisi e Previsioni per la Partita: Utrera CF vs. AD Ceuta FC
phongthanhtran/2021-CS-430-Artificial-Intelligence<|file_sep|>/project1/probability.py
from itertools import product
class Probability(object):
def __init__(self):
self.marginals = {}
self.joint = {}
self.marginal_domain = None
self.factors = []
self.evidence = {}
self.domains = {}
self.var_to_factors = {}
self.var_to_domain = {}
self.variable_nodes = {}
self.factor_nodes = {}
self.prob_table = {}
self.query = None
self.all_vars = set()
self.messages_from_var_to_factor = {}
self.messages_from_factor_to_var = {}
self.message_history_from_var_to_factor = {}
self.message_history_from_factor_to_var = {}
# for max-sum
self.messages_from_var_to_factor_maxsum = {}
self.messages_from_factor_to_var_maxsum = {}
self.message_history_from_var_to_factor_maxsum = {}
self.message_history_from_factor_to_var_maxsum = {}
# for max-product
self.messages_from_var_to_factor_maxproduct = {}
self.messages_from_factor_to_var_maxproduct = {}
self.message_history_from_var_to_factor_maxproduct = {}
self.message_history_from_factor_to_var_maxproduct = {}
def add_variable(self,
var,
domain,
is_query=False,
is_evidence=False):
class Factor(object):
class FactorNode(object):
class VariableNode(object):
class Query(object):
class Evidence(object):
def instantiate_probabilities(prob_table):
def create_bayes_net(instantiated_prob_table):
def compute_marginals(bayes_net):
def normalize_marginals(marginals):
def get_factors_of_variable(variable,
bayes_net):
def get_variables_of_factor(factor,
bayes_net):
def get_neighboring_factors(variable,
bayes_net):
def get_neighboring_variables(factor,
bayes_net):
def get_all_messages(bayes_net):
def get_message(var_or_fact,
to_or_from,
bayes_net):
def set_message(var_or_fact,
to_or_from,
message,
bayes_net):
def send_message(from_node,
to_node,
bayes_net):
def send_all_messages(bayes_net):
def compute_marginals_with_evidence(bayes_net):
if __name__ == '__main__':
<|repo_name|>phongthanhtran/2021-CS-430-Artificial-Intelligence<|file_sep|>/project1/bnlearn.py
import numpy as np
import pandas as pd
import os
from itertools import product
from probability import *
class BNLearn:
def __init__(self):
def read_bn(self):
<|file_sep|># Artificial Intelligence - CS430
## Project-1
The first project aims to implement a Bayesian Network library in Python using the belief propagation algorithm.
### Setup
First of all install the required packages using the following command:
pip install -r requirements.txt
To run the code use the following command:
python probability.py --file [BN file]
## Project-2
The second project aims to implement a Knowledge Base (KB) that uses backward chaining with forward checking and arc consistency for solving the propositional logic problems.
### Setup
First of all install the required packages using the following command:
pip install -r requirements.txt
To run the code use the following command:
python inference.py --file [KB file] --query [query]
## Project-3
The third project aims to implement an A* search algorithm to solve the Blocks World problem.
### Setup
First of all install the required packages using the following command:
pip install -r requirements.txt
To run the code use the following command:
python search.py --start [starting configuration] --goal [goal configuration]
<|repo_name|>phongthanhtran/2021-CS-430-Artificial-Intelligence<|file_sep|>/project1/inference.py
import sys
class KB:
def __init__(self):
def read_kb(self):
if __name__ == '__main__':
<|repo_name|>phongthanhtran/2021-CS-430-Artificial-Intelligence<|file_sep|>/project1/search.py
import sys
class Search:
def __init__(self):
def read_world(self):
if __name__ == '__main__':
<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import itertools
import json
import math
from probability import *
# TODO: fill this up with code and then delete this line and this comment box.
def instantiate_probabilities(prob_table):
"""Instantiate probabilities for each variable given its domain.
Args:
prob_table (dict): A dictionary containing a table of probabilities for each variable.
The table is indexed by variable names (keys) and each value is another
dictionary where keys are assignments and values are probabilities.
An assignment is a string representation of a variable assignment.
For example:
{"a": {"T":0,"F":0},
"b": {"TT":0,"TF":0,"FT":0,"FF":0}}
where 'a' and 'b' are variables.
'a' has two possible values ('T', 'F'), hence there are two assignments.
'b' has four possible values ('TT', 'TF', 'FT', 'FF'), hence there are four
assignments.
Returns:
instantiated_prob_table (dict): A dictionary containing a table of instantiated probabilities for each variable.
The table is indexed by variable names (keys) and each value is another
dictionary where keys are assignments and values are probabilities.
An assignment is now a tuple of values instead of a string.
For example:
{"a": {(True,False):0,(False,True):0},
"b": {(True,True,True,False):0,(True,True,False,True):0,(True,False,True,True):0,(False,True,True,True):0}}
where 'a' and 'b' are variables.
'a' has two possible values ('T', 'F'), hence there are two assignments (True,Fasle), (False,True).
'b' has four possible values ('TT', 'TF', 'FT', 'FF'), hence there are four
assignments (True,True,True,False), (True,True,False,True), (True,False,True,True), (False,True,True,True).
If the instantiated probability cannot be computed because it was not given in prob_table or it's impossible to compute it from prob_table then assign it to None.
"""
instantiated_prob_table[var] = dict()
def create_bayes_net(instantiated_prob_table):
"""Create a Bayes Net from an instantiated probability table.
Args:
instantiated_prob_table (dict): A dictionary containing a table of instantiated probabilities for each variable.
The table is indexed by variable names (keys) and each value is another
dictionary where keys are assignments and values are probabilities.
An assignment is now a tuple of values instead of a string.
Returns:
bayes_net (BayesianNetwork): A Bayesian Network object representing instantiated_prob_table.
"""
def compute_marginals(bayes_net):
"""Compute marginal distributions for each node in bayes_net.
Args:
bayes_net (BayesianNetwork): A Bayesian Network object representing an instantiated probability table.
Returns:
marginals (dict): A dictionary containing marginal distributions for each node in bayes_net.
The dictionary is indexed by variable names (keys) and each value is another
dictionary where keys are assignments and values are probabilities.
An assignment is now a tuple of values instead of a string.
For example:
{"a": {(True,False):0,(False,True):0},
"b": {(True,True,True,False):0,(True,True,False,True):0,(True,False,True,True):0,(False,True,True,True):0}}
where 'a' and 'b' are variables.
'a' has two possible values ('T', 'F'), hence there are two assignments (True,Fasle), (False,True).
'b' has four possible values ('TT', 'TF', 'FT', 'FF'), hence there are four
assignments (True,True,True,False), (True,True,False,True), (True,False,True,True), (False,True,True,True).
If marginal cannot be computed because it's impossible to compute it from bayes_net then assign it to None.
"""
def normalize_marginals(marginals):
"""Normalize marginal distributions so that sum of all entries equal one.
Args:
marginals (dict): A dictionary containing marginal distributions for each node in bayes_net.
The dictionary is indexed by variable names (keys) and each value is another
dictionary where