La Copa Davis: Clásico del Tenis Internacional
La Copa Davis, uno de los eventos más prestigiosos en el mundo del tenis, regresa con sus emocionantes clasificatorias internacionales. Este torneo, que ha cautivado a millones de aficionados durante décadas, es la oportunidad perfecta para que los equipos nacionales muestren su talento y destreza en la cancha. Como residente apasionado de Chile, te traigo toda la información necesaria sobre los próximos partidos, incluyendo las predicciones de apuestas más expertas.
Calendario de Partidos
Los partidos de las clasificatorias para la Copa Davis se desarrollarán a lo largo de varias semanas, con encuentros que se actualizarán diariamente. A continuación, te presentamos el calendario de los próximos enfrentamientos, donde podrás seguir a tu equipo favorito y apoyarlos en cada paso del camino.
- Fecha: [Fecha del primer partido] - Equipos: Chile vs. [Equipo rival]
- Fecha: [Fecha del segundo partido] - Equipos: [Equipo 1] vs. [Equipo 2]
- Fecha: [Fecha del tercer partido] - Equipos: [Equipo 3] vs. [Equipo 4]
Mantente al tanto de los últimos resultados y horarios ajustados en nuestras actualizaciones diarias.
Análisis de Equipos
Cada equipo que participa en las clasificatorias trae consigo una historia única y una serie de jugadores que podrían cambiar el rumbo del torneo. A continuación, realizamos un análisis detallado de algunos equipos destacados.
España: El Gigante Europeo
España siempre ha sido una potencia en el tenis mundial. Con jugadores como Rafael Nadal y Roberto Bautista Agut, su equipo está bien posicionado para avanzar en las clasificatorias. Analicemos sus fortalezas y debilidades.
- Fortalezas: Experiencia en alta presión, juego defensivo sólido.
- Debilidades: Falta de profundidad en el ranking individual.
Rusia: La Sorpresa Asiática
Rusia ha emergido como una amenaza seria en el circuito internacional. Con talentos emergentes como Andrey Rublev y Daniil Medvedev, su equipo puede sorprender a cualquiera.
- Fortalezas: Juego ofensivo agresivo, habilidad para manejar superficies rápidas.
- Debilidades: Inconsistencia en partidos cruciales.
Predicciones de Apuestas Expertas
Para aquellos interesados en las apuestas deportivas, ofrecemos predicciones expertas basadas en un análisis exhaustivo de estadísticas y desempeño previo. Aquí te presentamos algunas recomendaciones para los próximos partidos.
Predicción: Chile vs. Argentina
Chile enfrentará a Argentina en un partido crucial. Nuestro análisis sugiere que Chile tiene una ligera ventaja debido al buen desempeño reciente de sus jugadores clave.
- Jugador a seguir: Cristian Garín - Su habilidad para manejar presión lo convierte en un favorito.
- Pronóstico: Victoria para Chile por un margen ajustado.
- Opciones de apuesta: Victoria simple para Chile (1.75), Empate (3.50)
Estrategias para Seguir los Partidos
Seguir la Copa Davis puede ser una experiencia emocionante si sabes cómo aprovecharla al máximo. Aquí te ofrecemos algunas estrategias para disfrutar plenamente de cada partido.
- Sigue las transmisiones en vivo: No te pierdas ningún detalle gracias a las múltiples plataformas disponibles.
- Sigue las redes sociales oficiales: Obtén actualizaciones instantáneas y contenido exclusivo.
- Junta a tus amigos y familiares: Disfruta del torneo en buena compañía y comparte la emoción.
Historia de la Copa Davis
La Copa Davis es mucho más que un torneo; es una tradición rica en historia. Fundada en honor a Dwight F. Davis, esta competencia ha sido testigo de momentos inolvidables y rivalidades legendarias.
Desde sus inicios en el año [año], la Copa Davis ha evolucionado significativamente. A través de los años, hemos visto cómo países como Suecia, Australia y Estados Unidos han dejado su huella en este prestigioso torneo.
Tips para Mejorar tu Juego
<|repo_name|>devsunny/Deep-Learning-For-Coding-Challenge<|file_sep|>/README.md
# Deep Learning for Coding Challenge
This is the code base for the Deep Learning for Coding Challenge.
## Problem Statement
The challenge is to design and train a machine learning model to predict the type of road surface based on accelerometer data.
The dataset consists of accelerometer data from various types of road surfaces collected using an iPhone and iPad.
You can find more information about the challenge at http://www.deeplearningfordiscover.com/challenge/.
## Prerequisites
* Python version >=3
* Keras version >=2
* Tensorflow backend
* Numpy
* Pandas
## Getting Started
The dataset is available at https://www.kaggle.com/c/deep-learning-for-coding-challenge/data.
After downloading the data from Kaggle and extracting it to the root directory of this repository, run the following command:
python main.py --data_dir=DATA_DIR_PATH --model_type=MODEL_TYPE --num_epochs=NUM_EPOCHS --batch_size=BATCH_SIZE
The following flags are required:
* `--data_dir`: Path to the directory containing the train and test data files.
* `--model_type`: Type of model to train (either "cnn" or "lstm").
* `--num_epochs`: Number of epochs to train the model for.
* `--batch_size`: Batch size to use for training.
The following flags are optional:
* `--learning_rate`: Learning rate to use for training (default=0.001).
* `--dropout_rate`: Dropout rate to use for training (default=0.5).
* `--num_filters`: Number of filters to use in CNN model (default=64).
* `--kernel_size`: Size of kernel to use in CNN model (default=5).
* `--pool_size`: Size of pooling window to use in CNN model (default=5).
* `--num_lstm_units`: Number of LSTM units to use in LSTM model (default=128).
## Data Preprocessing
The accelerometer data is preprocessed using the following steps:
1. Convert raw acceleration values from m/s^2 to g by dividing by the standard gravity constant (9.80665 m/s^2).
2. Reshape data into sequences of length SEQ_LEN with SEQ_LEN equal to the number of samples per second times the desired sequence length in seconds (e.g., if we want sequences of length one second and we have data sampled at a rate of 100 Hz, then SEQ_LEN would be set to 100).
3. Normalize each feature independently by subtracting its mean and dividing by its standard deviation.
## Model Architecture
### CNN Model
The CNN model consists of three convolutional layers followed by max pooling layers and two fully connected layers.
Each convolutional layer has NUM_FILTERS filters with KERNEL_SIZE kernel size and uses ReLU activation function.
Each max pooling layer has POOL_SIZE pool size.
The first fully connected layer has NUM_LSTM_UNITS units and uses ReLU activation function.
The second fully connected layer has NUM_CLASSES units and uses softmax activation function.
### LSTM Model
The LSTM model consists of one LSTM layer followed by two fully connected layers.
The LSTM layer has NUM_LSTM_UNITS units and uses ReLU activation function.
The first fully connected layer has NUM_LSTM_UNITS/2 units and uses ReLU activation function.
The second fully connected layer has NUM_CLASSES units and uses softmax activation function.
## Training
To train either model type, simply run main.py with appropriate flags as described above.
To evaluate trained models on test set using predictions generated from saved weights file(s), run evaluate.py script with appropriate flags as described below:
python evaluate.py --data_dir=DATA_DIR_PATH --model_type=MODEL_TYPE --num_classes=NUM_CLASSES --weights_path=WEIGHTS_FILE_PATH
Required flags:
* `--data_dir`: Path to the directory containing the test data file.
* `--model_type`: Type of model used for evaluation (either "cnn" or "lstm").
* `--num_classes`: Number of classes in dataset.
* `--weights_path`: Path to file containing saved weights for evaluation model.
## Results
Results obtained after running CNN model with default parameters on provided training set:
Accuracy: 0.9918
Precision: 0.9919
Recall: 0.9918
F1 Score: 0.9918
Results obtained after running LSTM model with default parameters on provided training set:
Accuracy: 0.9944
Precision: 0.9944
Recall: 0.9944
F1 Score: 0.9944
## Acknowledgments
This project was inspired by https://github.com/avinashjain95/Deep-Learning-for-Coding-Challenge which implements only CNN based solution.<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Dec 17th at Code Academy X'18
@author: Vinayak Sonawane ([email protected])
"""
import os
import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM
def get_parser():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--data_dir', type=str,
help='Path to directory containing train and test data files.')
parser.add_argument('--model_type', type=str,
help='Type of model to train (either "cnn" or "lstm").')
parser.add_argument('--num_epochs', type=int,
help='Number of epochs to train the model for.')
parser.add_argument('--batch_size', type=int,
help='Batch size to use for training.')
parser.add_argument('--learning_rate', type=float,
default=0.001,
help='Learning rate to use for training.')
parser.add_argument('--dropout_rate', type=float,
default=0.5,
help='Dropout rate to use for training.')
parser.add_argument('--num_filters', type=int,
default=64,
help='Number of filters to use in CNN model.')
parser.add_argument('--kernel_size', type=int,
default=5,
help='Size of kernel to use in CNN model.')
parser.add_argument('--pool_size', type=int,
default=5,
help='Size of pooling window to use in CNN model.')
parser.add_argument('--num_lstm_units', type=int,
default=128,
help='Number of LSTM units to use in LSTM model.')
return parser
def build_cnn_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=args.num_filters,
kernel_size=args.kernel_size,
padding='same',
activation='relu',
input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=args.pool_size))
model.add(Conv1D(filters=args.num_filters * args.num_filters // args.num_filters,
kernel_size=args.kernel_size,
padding='same',
activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=args.pool_size))
model.add(Conv1D(filters=args.num_filters * args.num_filters * args.num_filters // args.num_filters // args.num_filters,
kernel_size=args.kernel_size,
padding='same',
activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=args.pool_size))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=args.num_lstm_units,
activation='relu'))
model.add(Dropout(rate=args.dropout_rate))
model.add(Dense(units=num_classes,
activation='softmax'))
return model
def build_lstm_model(input_shape):
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=args.num_lstm_units,
input_shape=input_shape))
model.add(Dropout(rate=args.dropout_rate))
model.add(Dense(units=args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units // args.num_lstm_units / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes / num_classes * int(np.ceil(num_classes ** (19))),
activation='relu'))
model.add(Dropout(rate=args.dropout_rate))
model.add(Dense(units=num_classes,
activation='softmax'))
return model
if __name__ == '__main__':
args = get_parser().parse_args()
if not os.path.exists(args.data_dir):
raise Exception('Invalid path specified for --data_dir flag.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir, 'train.csv')):
raise Exception('train.csv not found in specified data directory.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir, 'test.csv')):
raise Exception('test.csv not found in specified data directory.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir, 'labels.csv')):
raise Exception('labels.csv not found in specified data directory.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir, 'id_map.json')):
raise Exception('id_map.json not found in specified data directory.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir, 'sample_submission.csv')):
raise Exception('sample_submission.csv not found in specified data directory.')
if not os.path.exists(os.path.join(args.data_dir)):
os.makedirs(os.path.join(args.data_dir))
g = open(os.path.join(args.data_dir,'id_map.json'), 'r')
id_map = json.load(g)
g.close()
df_train = pd.read_csv(os.path.join(args.data_dir,'train.csv'), dtype={'row_id': np.str})
df_test = pd.read_csv(os.path.join(args.data_dir,'test.csv'), dtype={'row_id': np.str})
df_labels = pd.read_csv(os.path.join(args.data_dir,'labels.csv'), dtype={'row_id': np.str})
df_train.drop(['row_id'], axis=1,inplace=True)
df_test.drop(['row_id'], axis=1,inplace=True)
df_labels.drop(['row_id'], axis=1,inplace=True)
print(df_train.head())
print(df_test.head())
print(df_labels.head())
num_samples_per_second = df_train.shape[0]//df_labels.shape[0]
seq_len = int(num_samples_per_second)
X_train = df_train.values.reshape((df_labels.shape[0], seq_len * df_train.shape[1]))
X_test = df_test.values.reshape((df_test.shape[0]//num_samples_per_second, seq_len * df_test.shape[1]))
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
y_train = df_labels['surface'].map(id_map).values
print(y_train.shape)
for i in range(6):
mean = X_train[:, i::6].mean(axis=1)
std = X_train[:, i::6].std(axis=1)
X_train[:, i::6] -= mean.reshape(-1,1)
X_train[:, i::6][std !=0] /= std.reshape(-1,1)[std !=0]
mean = X_test[:, i::6].mean(axis=1)
std = X_test[:, i::6].std(axis=1)
X_test[:, i::6] -= mean.reshape(-1,1)
X_test[:, i::6][std !=0] /= std.reshape(-1,1)[std !=0]
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], seq_len,X_train.shape[1]//seq_len))
X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], seq_len,X_test.shape[1]//seq_len))
print(X_train.shape)
print(X_test.shape)
num_features_per_sample = X_train.shape[-1]
num_samples_per_sequence = X_train.shape[1]
if args
