Benvenuti nel Mondo della Coppa Italia
La Coppa Italia, una delle competizioni calcistiche più affascinanti d'Italia, offre ogni stagione un mix di emozioni indescrivibili e scontri avvincenti. Con i nostri aggiornamenti quotidiani sui match e le nostre previsioni di scommesse, vi offriamo uno strumento essenziale per non perdere mai un colpo nel panorama calcistico italiano. Scoprite insieme a noi le ultime novità, le analisi dettagliate e gli approfondimenti che vi aiuteranno a comprendere meglio le dinamiche di questa storica competizione.
Aggiornamenti Quotidiani sui Match
Ogni giorno, il nostro team aggiorna con precisione le informazioni sui match della Coppa Italia. Potrete trovare tutte le notizie riguardanti gli incontri più attesi, gli highlights dei match precedenti e i risultati in tempo reale. Il nostro obiettivo è fornirvi un servizio completo che vi tenga costantemente aggiornati sullo stato delle partite, garantendo che nulla vi sfugga.
- Calendario degli incontri: scoprite quali squadre si affronteranno nel prossimo turno e quando.
- Highlights: non perdete le azioni salienti dei match passati grazie ai nostri video esclusivi.
- Risultati in tempo reale: rimanete al passo con gli sviluppi delle partite grazie ai nostri aggiornamenti continui.
Analisi Dettagliate delle Squadre
Per comprendere meglio le squadre in lizza nella Coppa Italia, offriamo analisi approfondite che vi aiuteranno a valutare le probabilità di vittoria di ciascuna squadra. Dalle prestazioni recenti ai cambiamenti tattici, esploriamo ogni aspetto che potrebbe influenzare l'esito delle partite.
- Performance recenti: analizziamo le ultime partite giocate dalle squadre per valutare il loro stato di forma.
- Formazione e strategie: scoprite come i vari allenatori stanno preparando le loro squadre per affrontare i prossimi avversari.
- Statistiche chiave: confrontiamo i dati statistici delle squadre per offrire una visione più completa del loro potenziale.
Betting Predictions Esperte
Nel mondo delle scommesse sportive, avere previsioni affidabili può fare la differenza tra una vittoria e una sconfitta. Le nostre previsioni sono frutto di un'attenta analisi delle statistiche e delle dinamiche del gioco, fornendo consigli preziosi per chi vuole scommettere sulla Coppa Italia.
- Predizioni giornaliere: scoprite ogni giorno le nostre raccomandazioni su chi potrebbe vincere gli incontri più importanti.
- Tassi di successo: controllate il nostro storico di previsioni per valutare l'affidabilità dei nostri consigli.
- Suggerimenti strategici: imparate a interpretare i dati per migliorare la vostra strategia di scommesse.
Giochi Clou della Stagione
Ogni stagione della Coppa Italia ha i suoi momenti chiave che attirano l'attenzione di tutti gli appassionati di calcio. Scoprite quali sono i match più attesi e perché vale la pena seguirli con attenzione.
- Rivalità storiche: esplorate le sfide tra squadre che hanno una lunga storia di confronti accesi.
- Favoriti contro outsider: analizziamo i match in cui si affrontano grandi favoriti e squadre meno blasonate ma determinate a fare la differenza.
- Partite da non perdere: seguite il nostro calendario per scoprire quali sono i match imperdibili della stagione corrente.
Impatto Sociale e Culturale della Coppa Italia
Oltre al suo valore sportivo, la Coppa Italia ha un impatto significativo sulla società e sulla cultura italiana. Esploriamo come questa competizione influenzi la vita quotidiana degli italiani e contribuisca alla coesione sociale attraverso il calcio.
- Influenza sul turismo: scoprite come la Coppa Italia attira visitatori da tutto il mondo nelle città italiane che ospitano gli incontri.
- Tradizione e identità: esploriamo il ruolo della Coppa Italia nella conservazione delle tradizioni calcistiche italiane.
- Eventi collaterali: scoprite quali eventi culturali e sociali accompagnano i giorni delle partite importanti.
Consigli per Gli Appassionati
Volete vivere al massimo l'esperienza della Coppa Italia? Ecco alcuni consigli utili per tutti gli appassionati che desiderano immergersi completamente nel mondo del calcio italiano.
- Tifare responsabilmente: imparate a vivere l'emozione delle partite senza eccedere nei festeggiamenti o nelle delusioni.
- Seguire i canali ufficiali: rimanete informati attraverso i canali ufficiali della Lega Serie A e dei club per avere notizie autentiche e aggiornate.
- Promuovere lo sport: incoraggiate i giovani a partecipare alle attività calcistiche locali per mantenere viva la passione per questo sport.
Aggiornamenti in Tempo Reale
Rimanete sempre informati con i nostri aggiornamenti in tempo reale. Seguiteci per ricevere notifiche sui risultati delle partite, sugli highlights e su tutte le ultime novità relative alla Coppa Italia.
Aggiornamenti in arrivo...
Interagisci con Noi
<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/Simple Linear Regression/README.md
# Simple Linear Regression
## Introduction
Simple Linear Regression is used when we have only two variables (one independent variable and one dependent variable) and we want to predict the value of dependent variable using the independent variable.
## Dataset
We will be using the Salary_Data.csv dataset which contains the Salary and Years of Experience of people.
## Process
We first import the libraries and read the dataset. We then use matplotlib to visualize our data and see if there is any correlation between Salary and Years of Experience.
Next we split our data into training set and testing set and then create our regression model using the training set. We then use our model to make predictions on our testing set and evaluate it using mean square error.
<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/Multiple Linear Regression/README.md
# Multiple Linear Regression
## Introduction
Multiple Linear Regression is used when we have more than one independent variable and one dependent variable and we want to predict the value of dependent variable using those independent variables.
## Dataset
We will be using the House-Price-Prediction.csv dataset which contains the following columns:
1. Price : Target Variable
1. Size : Independent Variable (in sqft)
1. Bedrooms : Independent Variable (number)
1. Bathrooms : Independent Variable (number)
1. Floor : Independent Variable (number)
1. Waterfront : Independent Variable (0/1)
1. View : Independent Variable (0 to 4)
1. Condition : Independent Variable (1 to 5)
1. Grade : Independent Variable (1 to 13)
1. Sqft_above : Independent Variable (in sqft)
1. Sqft_basement : Independent Variable (in sqft)
1. Yr_built : Independent Variable (year)
1. Year_renovated : Independent Variable (year)
1. Zipcode : Independent Variable (zipcode)
1. Lat : Independent Variable (latitude)
1. Long : Independent Variable (longitude)
## Process
We first import the libraries and read the dataset.
Next we split our data into training set and testing set.
We then create our regression model using the training set.
We then use our model to make predictions on our testing set and evaluate it using mean square error.
<|file_sep|># BONUS PROJECTS
In this section I have included some bonus projects that I did while learning Machine Learning.
<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/Classification/README.md
# Classification
## Introduction
Classification is used when we want to predict whether an observation belongs to one class or another.
## Dataset
We will be using the BankNote_Authentication.csv dataset which contains four features extracted from images of banknotes and whether they are authentic or not.
## Process
We first import the libraries and read the dataset.
Next we split our data into training set and testing set.
We then create our classification models using the training set.
We then use our models to make predictions on our testing set and evaluate them using accuracy score.
<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/Clustering/README.md
# Clustering
## Introduction
Clustering is used when we want to divide observations into groups so that observations within each group are similar but dissimilar from observations in other groups.
## Dataset
We will be using the Mammographic Masses.csv dataset which contains five features extracted from images of mammograms.
## Process
We first import the libraries and read the dataset.
Next we split our data into features matrix X and target vector y.
Then we create our clustering model using KMeans algorithm with k=4 as there are four types of masses in target vector y.
Next we plot elbow graph to see how k affects within cluster sum of squares(WCSS).
Then we plot dendrogram for hierarchical clustering.
Next we create another clustering model using hierarchical clustering algorithm with k=4 as there are four types of masses in target vector y.
Finally we use both models to make predictions on X and evaluate them by checking if their predicted classes are same as true classes in y.<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/KNN/README.md
# KNN
## Introduction
KNN is used when we want to predict whether an observation belongs to one class or another based on its proximity with other observations.
## Dataset
We will be using the BankNote_Authentication.csv dataset which contains four features extracted from images of banknotes and whether they are authentic or not.
## Process
We first import the libraries and read the dataset.
Next we split our data into training set and testing set.
We then create our KNN model using the training set with k=5 as it gave best accuracy score during cross validation.
Finally we use our model to make predictions on our testing set.<|file_sep|># PYTON-PROJECTS
This repository contains various projects that I have done while learning Python.
**Note**: You can find all my projects under "PROJECTS" folder.
### To run any project:
- Open command prompt(CMD) or terminal depending on your OS,
- Go inside that project folder,
- Run `python3 main.py` if you're using Linux/Mac OS or `python main.py` if you're using Windows,
- Enter input values when prompted.
**Note**: All projects under "BONUS PROJECTS" folder are bonus projects that I did while learning Machine Learning so I didn't do them according to my own style.<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/Decision Tree/README.md
# Decision Tree
## Introduction
Decision Tree is used when we want to predict whether an observation belongs to one class or another based on its features.
## Dataset
We will be using the BankNote_Authentication.csv dataset which contains four features extracted from images of banknotes and whether they are authentic or not.
## Process
We first import the libraries and read the dataset.
Next we split our data into training set and testing set.
We then create our decision tree model using the training set with max_depth=3 as it gave best accuracy score during cross validation.
Finally we use our model to make predictions on our testing set.<|file_sep|># BONUS PROJECTS/MNIST-Digit-Classification
In this project I have created an Artificial Neural Network for MNIST Digit Classification problem.
**Note**: You can find all my projects under "BONUS PROJECTS" folder.
### To run this project:
- Open command prompt(CMD) or terminal depending on your OS,
- Go inside this project folder,
- Run `python3 main.py` if you're using Linux/Mac OS or `python main.py` if you're using Windows,
- Enter input values when prompted.<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/BONUS PROJECTS/MNIST-Digit-Classification/main.py
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils.np_utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix
# Importing data
data = pd.read_csv('mnist_train.csv')
test_data = pd.read_csv('mnist_test.csv')
# Extracting features matrix(X) & target vector(y)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
test_X = test_data.iloc[:, :-1].values
test_y = test_data.iloc[:, -1].values
# Splitting data into training & testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33)
# Scaling X_train & X_test
X_train = X_train / np.max(X_train)
X_test = X_test / np.max(X_test)
test_X = test_X / np.max(test_X)
# One-hot encoding y_train & y_test
y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)
test_y = test_y.reshape(-1)
# Creating ANN model
model = Sequential()
model.add(Dense(units=512, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Training model
model.fit(X_train, y_train, batch_size=128, epochs=10)
# Evaluating model
loss_and_metrics = model.evaluate(X_test, y_test)
print('nLoss:', loss_and_metrics[0])
print('Accuracy:', loss_and_metrics[1])
predicted_classes = model.predict_classes(X_test)
cm = confusion_matrix(y_true=test_y.argmax(axis=1), y_pred=predicted_classes)
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(cm)
plt.title('Confusion Matrix')
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(10)
plt.xticks(tick_marks, tick_marks)
plt.yticks(tick_marks, tick_marks)
plt.xlabel('Predicted Label')
plt.ylabel('True Label')
plt.show()<|file_sep|># BONUS PROJECTS/K-Means-Customer-Segmentation
In this project I have created a K-Means clustering algorithm for Customer Segmentation problem.
**Note**: You can find all my projects under "BONUS PROJECTS" folder.
### To run this project:
- Open command prompt(CMD) or terminal depending on your OS,
- Go inside this project folder,
- Run `python3 main.py` if you're using Linux/Mac OS or `python main.py` if you're using Windows,
- Enter input values when prompted.<|repo_name|>saksham23/PYTHON-Projects<|file_sep|>/PROJECTS/BONUS PROJECTS/K-Means-Customer-Segmentation/main.py
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# Importing data
data = pd.read_csv('Mall_Customers.csv')
# Extracting features matrix(X)
X = data.iloc[:, [3,4]].values
wcss_list=[]
for i in range(1,11):
wcss_list.append(KMeans(n_clusters=i).fit(X).inertia_)
plt.plot(range(1,len(wcss_list)+1),