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Estatísticas Importantes para Apostadores Especializados

Saber interpretar estatísticas é crucial para fazer apostas bem-sucedidas no campeonato feminino de basquete da Rússia. Aqui estão alguns indicadores chave que podem guiar suas decisões:

• Eficiência Ofensiva (Offensive Efficiency): Mede quantos pontos uma equipe marca por cem posseções ofensivas. Equipes com alta eficiência ofensiva geralmente têm maiores chances de vencer.
• Rendimento Defensivo (Defensive Rating): Avalia quantos pontos uma equipe concede por cem posseções defensivas enfrentadas. Menor número indica melhor desempenho defensivo.
• Percentual de Arremessos Triplos (%3P): Um alto percentual indica eficácia nos arremessos longos, algo que pode decidir jogos apertados.
• Rebotes Totais (Total Rebounds): Rebotes são fundamentais para manter posseções ofensivas adicionais; equipes fortes nessa área têm vantagem estratégica.
• Assistências por Jogo (Assists per Game): Indica quão bem conectadas estão as jogadoras em termos ofensivos; alto número sugere boa coordenação dentro da equipe.
• Faltas Cometidas por Jogo (Fouls per Game): Um número baixo sugere disciplina defensiva; altos números podem indicar risco elevado durante os jogos.
• Turnovers (Perdas Voluntárias): Menor número indica controle maior sobre a bola; menos turnovers geralmente resultam em menos oportunidades perdidas.
• Pontuação Média (Points per Game): Embora não seja tão preciso quanto outros indicadores específicos, fornece uma visão geral rápida da capacidade ofensiva da equipe.
<|repo_name|>Zeray/CS-131<|file_sep|>/hw1/HW1.py import numpy as np def sigmoid(x): """ Compute the sigmoid function for the input here. Arguments: x -- A scalar or numpy array. Return: s -- sigmoid(x) """ s = None s = np.exp(x)/(np.exp(x)+1) return s def load_data(): """ Load data into features and labels numpy arrays. Arguments: Return: X -- features array of shape (input size = number of features , number of examples) Y -- labels array of shape (1 , number of examples) """ X_train_orig , Y_train_orig , X_test_orig , Y_test_orig , classes = load_dataset() X_train_flatten = X_train_orig.reshape(X_train_orig.shape[0],-1).T X_test_flatten = X_test_orig.reshape(X_test_orig.shape[0],-1).T X_train = X_train_flatten/255 X_test = X_test_flatten/255 Y_train = Y_train_orig.T Y_test = Y_test_orig.T return X_train , Y_train , X_test , Y_test def initialize_with_zeros(dim): """ This function creates a vector of zeros of shape (dim, 1) for w and initializes b to zero. Argument: dim -- size of the w vector we want (or number of parameters in this case) Return: w -- initialized vector of shape (dim, 1) b -- initialized scalar (corresponds to the bias) """ w = np.zeros((dim ,1)) b =0 assert(w.shape == (dim ,1)) assert(isinstance(b,float)) return w,b def propagate(w,b,X,Y): """ Calculate the cost function and its gradient Arguments: w -- weights , a numpy array of size (num_px * num_px *3 ,1) b -- bias , a scalar X -- data of size (num_px * num_px *3 , number of examples) Y -- true "label" vector (containing labels for training data) of size (1 , number of examples) Return: grad -- dictionary containing gradients "dw" and "db" cost -- the cost function """ m = X.shape[1] A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b) cost=-(np.dot(Y,np.log(A).T)+np.dot(1-Y,np.log(1-A).T))/m dw=(np.dot(X,(A-Y).T))/m db=np.sum(A-Y)/m assert(dw.shape == w.shape) assert(db.dtype == float) cost= np.squeeze(cost) return dw , db , cost def optimize(w,b,X,Y,num_iterations,alpha): costs=[] for i in range(num_iterations): dw , db , cost = propagate(w,b,X,Y) w=w-alpha*dw b=b-alpha*db if i%100==0: costs.append(cost) assert(w.shape == (w.shape)) assert(isinstance(b,float)) return w,b,costs def predict(w,b,X): m=X.shape[1] y_pred=np.zeros((1,m)) A=sigmoid(np.dot(w.T,X)+b) for i in range(A.shape[1]): y_pred[0,i]=1 if A[0,i]>0.5 else0 assert(y_pred.shape ==(1,m)) return y_pred def model(X_train,Y_train,X_test,Y_test,num_iterations=2000,alpha=0.5): w,b=initialize_with_zeros(X_train.shape[0]) parameters,costs=optimize(w,b