Saltar al contenido

¡Descubre los Partidos de Hoy en la Prva A Zenska Liga Slovenia!

La Prva A Zenska Liga Slovenia, el pináculo del fútbol femenino en Eslovenia, ofrece un espectáculo emocionante y competitivo cada semana. Nuestro sitio web es la fuente definitiva para seguir todos los partidos en vivo, con actualizaciones diarias y predicciones de apuestas expertas que te mantendrán al tanto de todo lo que sucede en el campo. Explora las estadísticas detalladas, análisis de equipos y mucho más para convertirte en un verdadero experto en el fútbol femenino esloveno.

Últimos Partidos y Resultados

Cada día trae nuevas emociones y sorpresas en la Prva A Zenska Liga Slovenia. Mantente informado con nuestras actualizaciones diarias sobre los últimos partidos, resultados y momentos destacados. Descubre qué equipos están dominando la liga y cuáles están luchando por mejorar su posición. Con nuestra cobertura exhaustiva, no te perderás ni un solo detalle.

  • Resultados de partidos recientes
  • Estadísticas clave de jugadores y equipos
  • Análisis post-partido con comentarios de expertos

Predicciones de Apuestas Expertas

Nuestros analistas deportivos ofrecen predicciones de apuestas detalladas y bien fundamentadas para cada partido de la Prva A Zenska Liga Slovenia. Basadas en un análisis exhaustivo de estadísticas históricas, rendimiento reciente y condiciones actuales, nuestras predicciones te ayudarán a tomar decisiones informadas cuando realices tus apuestas.

  • Pronósticos diarios para cada partido
  • Análisis de probabilidades y tendencias
  • Sugerencias estratégicas para mejorar tus apuestas

Equipos Destacados de la Liga

Conoce a los equipos más destacados de la Prva A Zenska Liga Slovenia. Desde los favoritos consolidados hasta las sorpresas emergentes, cada equipo tiene su propia historia y estilo único de juego. Descubre qué hace a cada equipo especial y qué esperar de ellos en los próximos partidos.

  • Perfil detallado de cada equipo
  • Historial de rendimiento y logros
  • Jugadoras estrella a seguir

Estadísticas Clave del Fútbol Femenino Esloveno

El fútbol femenino esloveno está lleno de datos fascinantes que pueden ofrecer una perspectiva profunda sobre el rendimiento de los equipos y jugadores. Desde goles anotados hasta asistencias y más allá, exploramos las estadísticas clave que definen la liga.

  • Estadísticas individuales de jugadoras destacadas
  • Análisis comparativo entre equipos
  • Tendencias a lo largo de la temporada

Análisis Táctico: Estrategias en el Campo

El fútbol es tanto un arte como una ciencia, y las tácticas desempeñan un papel crucial en el éxito o fracaso de un equipo. Analizamos las formaciones, estrategias defensivas y ofensivas que utilizan los equipos en la Prva A Zenska Liga Slovenia para ofrecerte una comprensión más profunda del juego.

  • Estrategias defensivas comunes en la liga
  • Tácticas ofensivas innovadoras utilizadas por los equipos
  • Cómo las tácticas influyen en el resultado de los partidos

Entrevistas Exclusivas con Jugadoras y Entrenadores

Nos conectamos directamente con las estrellas del fútbol femenino esloveno para ofrecerte entrevistas exclusivas. Escucha sus pensamientos sobre la temporada, sus objetivos personales y profesionales, y sus experiencias dentro del mundo del fútbol.

  • Entrevistas con jugadoras estrella
  • Perspectivas de entrenadores sobre la liga
  • Visiones sobre el futuro del fútbol femenino esloveno

Fechas Importantes: Calendario Completo de Partidos

No te pierdas ningún partido con nuestro calendario completo de la Prva A Zenska Liga Slovenia. Con fechas actualizadas diariamente, puedes planificar tu agenda alrededor de los partidos más emocionantes y asegurarte de estar presente para cada golpeo.

  • Calendario completo con horarios actualizados diariamente
  • Avisos sobre partidos destacados de la semana
  • Recordatorios personalizables para tus partidos favoritos

Comunidad Femenina: Unirse a Nuestro Foro Deportivo

zhaowangzhi/Pattern-recognition<|file_sep|>/hw3/hw3.m clear; close all; clc; addpath(genpath('./')); %% Preprocess data % Load training data data = load('hw3_train.mat'); train_images = data.train_images; train_labels = data.train_labels; % train_images = double(train_images) /255; train_images = double(train_images); % Normalize the training images mean_image = mean(train_images,1); train_images = bsxfun(@minus,train_images,mean_image); % Create the train matrix and labels vector X_train = reshape(train_images',28*28,size(train_images,1))'; y_train = train_labels; % Load testing data data_test = load('hw3_test.mat'); test_images = data_test.test_images; test_labels = data_test.test_labels; % test_images = double(test_images) /255; test_images = double(test_images); % Normalize the testing images test_images = bsxfun(@minus,test_images,mean_image); % Create the test matrix and labels vector X_test = reshape(test_images',28*28,size(test_images,1))'; y_test = test_labels; %% Task1: Logistic Regression %% Parameter Setting maxIter = 100; % maximum number of iterations step_size = .1; % step size for gradient descent %% Initialize parameter theta with zeros theta_logistic_regression = zeros(10,size(X_train,2)+1); %% Compute cost and gradient for logistic regression [theta_logistic_regression,cost_logistic_regression]... = LogisticRegression(maxIter,X_train,y_train,theta_logistic_regression,... step_size); %% Task1: Logistic Regression Prediction on test set pred_label_logistic_regression = PredictLogisticRegression(X_test,... theta_logistic_regression); %% Task1: Logistic Regression Accuracy on test set accuracy_logistic_regression= CalculateAccuracy(y_test,pred_label_logistic_regression) %% Task2: LDA theta_lda=[]; % initialize theta for LDA as empty theta_lda=LDASolve(X_train,y_train); pred_label_lda=PredictLDA(X_test,theta_lda); accuracy_lda=CalculateAccuracy(y_test,pred_label_lda) %% Task3: QDA theta_qda=[]; % initialize theta for QDA as empty theta_qda=QDASolve(X_train,y_train); pred_label_qda=PredictQDA(X_test,theta_qda); accuracy_qda=CalculateAccuracy(y_test,pred_label_qda) %% Task4: KNN k_values=[1:10]; % range of k values to try accuracy_knn=[]; % initialize accuracy array for KNN as empty for k=k_values % iterate over k values pred_label_knn=PredictKNN(X_train,y_train,X_test,k); % predict labels for KNN accuracy_knn(k)=CalculateAccuracy(y_test,pred_label_knn); % compute accuracy for each k end k_best_knn=find(accuracy_knn==max(accuracy_knn)); % find best k value (can be multiple) accuracy_knn_best=max(accuracy_knn); % find best accuracy for KNN %% Task5: Gaussian Process Classifier kernel='rbf'; % set kernel type to 'rbf' for gaussian process classifier gamma=.01; % set gamma to .01 kernel_params=[gamma]; % create kernel parameters array with gamma pred_label_gaussian_process_classifier=PredictGaussianProcessClassifier... (X_train,y_train,X_test,kernel,kernel_params); accuracy_gaussian_process_classifier=CalculateAccuracy(y_test,... pred_label_gaussian_process_classifier) %% Task6: SVM C_values=[0.01:.05:.95]; % range of C values to try (0.01 to .95 in steps of .05) kernel='linear'; % set kernel type to 'linear' for SVM kernel_params=[]; % create empty kernel parameters array pred_label_svm=[]; % initialize prediction label array as empty accuracy_svm=[]; % initialize accuracy array as empty for C=C_values % iterate over C values [theta_svm]=SolveSVM(X_train,y_train,C,kernel,kernel_params); % solve SVM pred_label_svm(:,C)=PredictSVM(X_test,theta_svm); % predict labels for SVM accuracy_svm(C)=CalculateAccuracy(y_test,pred_label_svm(:,C)); % compute accuracy for each C value end C_best_svm=find(accuracy_svm==max(accuracy_svm)); % find best C value (can be multiple) accuracy_svm_best=max(accuracy_svm); % find best accuracy for SVM <|repo_name|>zhaowangzhi/Pattern-recognition<|file_sep|>/hw1/hw1.m clear; close all; clc; addpath(genpath('./')); %load the data data=load('hw1_data.mat'); img=data.img; ground_truth=data.ground_truth; %get the dimensions [m,n]=size(img); %number of clusters k=4; %maximum number of iterations maxIter=100; %initialization c=randi([0,m*n],k); c=c'; for i=1:k c(i)=img(c(i)); end for iter=1:maxIter count=zeros(k,m*n); prev_c=c; dist=zeros(k,m*n); for j=1:k dist(j,:)=abs(img-repmat(c(j,:),m*n,1)); end [~,label]=min(dist,[],1); label=label'; for j=1:m*n count(label(j),j)=count(label(j),j)+1; end c=zeros(k,m*n); for j=1:k temp=img.*repmat(count(j,:),m,n); c(j,:)=sum(temp(:)); c(j,:)=c(j,:)/sum(count(j,:)); if(sum(c(j,:)~=prev_c(j,:))==0) break; end end end result=zeros(m,n); for i=1:m*n result(i)=label(i); end result=result'; result=result'; imshow(result); <|file_sep|>% function [y]=PredictLogisticRegression(x_input_matrix,y_input_matrix) function [y]=PredictLogisticRegression(x_input_matrix,... theta_input_matrix) % INPUT: % x_input_matrix is the matrix containing input features % theta_input_matrix is the matrix containing model parameters % % OUTPUT: % y is the vector containing predicted labels [m,n]=size(x_input_matrix); y=zeros(m,10); x_input_matrix=[ones(m,n),x_input_matrix]; for i=1:m h_theta_x=logistic_function(x_input_matrix(i,:),... theta_input_matrix); [~,y(i,:)]=max(h_theta_x,[],2); end y=y-ones(m); end function [g]=logistic_function(x_input_vector,... theta_input_matrix) g=(exp(theta_input_matrix*x_input_vector'))/(ones(size(theta_input_matrix,... :,1),1)*sum(exp(theta_input_matrix*x_input_vector'),[],2)); end<|repo_name|>zhaowangzhi/Pattern-recognition<|file_sep|>/hw4/hw4.m clear; close all; clc; addpath(genpath('./')); %% Preprocess data data=trainData(); X_train=data.X_train; Y_train=data.Y_train; X_val=data.X_val; Y_val=data.Y_val; [m,n]=size(X_train); X_mean=X_train(:,floor(m/5):floor(m/5)*4); X_mean=sum(X_mean')'/length(floor(m/5):floor(m/5)*4); X_train=X_train-repmat(X_mean,[m,1]); X_val=X_val-repmat(X_mean,[length(Y_val),1]); sigma=[.05,.15,.25,.35]; lambda=.01; error_train=[]; error_val=[]; for i=sigma sigma_i=i*i*eye(n); error_train_temp=[]; error_val_temp=[]; W_lasso=W_Lasso(lambda,sigma_i,X_train,Y_train); error_lasso_tr=W_Lasso_error(W_lasso,sigma_i,X_train,Y_train); error_lasso_va=W_Lasso_error(W_lasso,sigma_i,X_val,Y_val); error_lasso_tr_temp=sum(error_lasso_tr)/length(Y_train); error_lasso_va_temp=sum(error_lasso_va)/length(Y_val); error_lasso_tr_temp=[error_lasso_tr_temp,sigma]; error_lasso_va_temp=[error_lasso_va_temp,sigma]; error_lasso_tr_temp(error_lasso_tr_temp==0)=eps; error_lasso_va_temp(error_lasso_va_temp==0)=eps; error_lambda=log10(lambda/error_lasso_tr_temp(1))*error_lasso_tr_temp(1)^-3*log10(lambda/error_lasso_va_temp(1))*error_lasso_va_temp(1)^-3; error_lambda_temp=sum(error_lambda)/length(sigma); error_lambda_temp=[error_lambda_temp,sigma]; if(length(error_lambda)==length(error_lambda)) error_lambda=[error_lambda,error_lambda]; error_lambda(error_lambda==0)=eps; error_lambda=log10(lambda/error_lambda(1,:))*error_lambda(1,:)^-3*log10(lambda/error_lambda(2,:))*error_lambda(2,:)^-3; error_lambda=sum(error_lambda)/length(sigma); [min_error,index]=min(error_lambda); sigma_min=sigma(index); sigma_i=sigma_min*sigma_min*eye(n); W_ridge=W_Ridge(lambda,sigma_i,X_train,Y_train); W_ridge=W_ridge'; W_ridge=W_ridge'; W_ridge_norm=W_ridge./sqrt(sum(W_ridge.^2)); save('W_ridge_norm','W_ridge_norm'); W_ridge_norm=W_ridge_norm'; save('W_ridge_norm','W_ridge_norm'); break; end end figure() plot(sigma,error_lasso_tr) title('Training Error') xlabel('sigma') ylabel('Error') legend('sigma=.05','sigma=.15','sigma=.25','sigma=.35') figure() plot(sigma,error_lasso_va) title('Validation Error') xlabel('sigma') ylabel('Error') legend('sigma=.05','sigma=.15','sigma=.25','sigma=.35') figure() plot(sigma,error_lambda) title('Training and Validation Error') xlabel('sigma') ylabel('Error') legend('lambda=.01') <|repo_name|>zhaowangzhi/Pattern-recognition<|file_sep|>/hw4/W_Lasso_error.m function [e]=W_Lasso_error(W,sigma,X,Y) [m,n]=size(X); e=(Y-W*X).^2+trace(sigma*W'*W)/m; end<|repo_name|>zhaowangzhi/Pattern-recognition<|file_sep|>/hw3/PredictKNN.m function [y]=PredictKNN(x_training,y_training,x_testing,k) [m,n]=size(x_training); dist=zeros(m,length(x_testing)); for i=1:length(x_testing) dist(:,i)=(x_training-x_testing(i,:)).^2; dist(:,i)=sum(dist(:,i),2).^0.5; end [~,index]=sort(dist); index=index'; count=zeros(k,max(y_training)); for i=1:length(x_testing) count(:,i)=hist(y_training(index(i,:)),unique(y_training)); end [~,y]=max(count,[],1); end<|file_sep|>% function [theta,cost_history]... % =LogisticRegression(maxIter,x_input_matrix,... % y_input_vector,... % theta_initial,... % step_size) function [theta,cost_history]... =LogisticRegression(maxIter,x_input_matrix,... y_input_vector,... theta_initial,... step_size) [m,n]=size(x_input_matrix); x_input_matrix=[ones(m,n),x_input_matrix]; cost_history=zeros(maxIter+10,size(theta_initial)); cost