NBI A stats & predictions

Análisis Detallado de Partidos Recientes

A continuación, te presentamos un análisis detallado de algunos partidos recientes que han marcado la temporada actual en la NBI A. Estos encuentros no solo han sido emocionantes sino también reveladores respecto al estado actual del baloncesto húngaro.

Fehérvár Enyimők vs. Egis Körmend

• Jornada clave donde Fehérvár demostró su dominio con una actuación impresionante,
• Egis Körmend mostró destellos de genialidad individual pero no fue suficiente ante la sólida defensa rival,
• Análisis técnico destaca cómo Fehérvár utilizó un control efectivo del rebote para mantener ventaja,
• Predicción: Este tipo de encuentros será crucial para definir posiciones finales,
• Punto débil identificado: Egis necesita mejorar su cohesión defensiva,
• Elogios hacia jugadores estrella como Péter Kovács por sus contribuciones decisivas,
• Egis puede ajustarse mejorando su rotación defensiva,
• Análisis táctico sugiere que Fehérvár tiene una ventaja estratégica clara,
• Pronóstico experto: Fehérvár mantendrá su posición líder con ajustes menores,
• Egis debe enfocarse en fortalecer su juego interior,
• Cierre con observación sobre cómo este partido influye en las expectativas futuras,

  KTE-Duna Aszfalt vs. Budapesti Honvéd

  • KTE-Duna Aszfalt logró una victoria ajustada gracias a una racha final espectacular,
  • Budapesti Honvéd mostró resistencia pero cayó ante una defensa férrea,
  • Análisis técnico subraya cómo KTE-Duna maximizó sus oportunidades desde la línea de tres puntos,
  • Predicción: Este tipo de remontadas puede definir su posición hacia el final de temporada,
  • Punto débil identificado: Budapesti Honvéd debe trabajar más en su agresividad ofensiva,
  • Elogios hacia jugadores estrella como László Nagy por sus asistencias cruciales,
  • KTE-Duna debe mejorar su control del ritmo del juego,
  • Análisis táctico resalta la importancia del juego colectivo en KTE-Duna,
  • Pronóstico experto: KTE-Duna podría sorprender a muchos si mantiene este nivel,
  • Budapesti Honvéd necesita enfocarse más en reducir errores no forzados,
  • Cierre con observación sobre cómo este partido refleja el crecimiento potencial del equipo,

    Egis Körmend vs. KTE-Duna Aszfalt

    • Egis Körmend consiguió una victoria sorpresiva con una actuación destacada individualmente,
    • KTE-Duna Aszfalt mostró creatividad pero no pudo superar la defensa organizada del rival,
    • Análisis técnico resalta cómo Egis utilizó transiciones rápidas para romper líneas defensivas,
    • Predicción: Este resultado puede cambiar dinámicas importantes dentro de la liga,
    • Punto débil identificado: KTE-Duna necesita mejorar su consistencia defensiva, li
    • Elogios hacia jugadores estrella como Máté Szabó por su liderazgo durante todo el partido, li
    • KTE-Duna debe enfocarse más en cerrar brechas defensivas, li
    • Análisis táctico sugiere que Egis tiene un plan bien estructurado, li
    • Pronóstico experto: Egis podría escalar posiciones si mantiene este nivel, li
    • KTE-Duna debe trabajar más en su comunicación dentro del campo, li
    • Cierre con observación sobre cómo este partido puede influir en las estrategias futuras, <|repo_name|>sahil-gupta/NeuralNetworks<|file_sep|>/NN.py import numpy as np import math import random class NN(object): def __init__(self): self.weights = [] self.biases = [] self.activations = [] self.layers = [] self.activations.append([]) self.derivatives = [] self.layer_sizes = [] def sigmoid(self,x): return (1/(1+math.exp(-x))) def d_sigmoid(self,x): return x*(1-x) def tanH(self,x): return (math.tanh(x)) def d_tanH(self,x): return (1-math.pow(x,2)) def relu(self,x): if x<0: return x else: return x def d_relu(self,x): if x<0: return x else: return x def softmax(self,x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum() def cost_function(self,yHat,y): sum=0 for i in range(0,len(y)): sum+=np.square(y[i]-yHat[i]) return sum/(2*len(y)) def cost_function_derivative(self,yHat,y): sum=0 for i in range(0,len(y)): sum+=-(y[i]-yHat[i]) return sum/len(y) def feed_forward(self,X): for i in range(0,len(self.layers)): if i==0: self.activations[i].append(X) continue else: s=np.dot(self.activations[i-1][len(self.activations[i-1])-1],self.weights[i-1])+self.biases[i-1] self.activations[i].append(s) self.activations[i][len(self.activations[i])-1]=self.layers[i](s) def back_propagation(self,X,Y): m=self.layer_sizes[-1] output_error=self.cost_function_derivative(self.activations[-1][len(self.activations[-1])-1],Y) dA_prev=np.zeros((m,m)) dZ=self.layers[-1].derivatives(self.activations[-1][len(self.activations[-1])-1])*output_error dW=np.dot(np.array([self.activations[-2][len(self.activations[-2])-1]]).T,dZ)/m db=np.sum(dZ,axis=0)/m self.weights[-1]=self.weights[-1]-(self.learning_rate*dW) self.biases[-1]=self.biases[-1]-(self.learning_rate*db) def train_network(self,X,Y,n_epoch=10000,batch_size=64): for i in range(0,n_epoch): for j in range(0,len(X),batch_size): for k in range(j,j+batch_size): if k>=len(X): break; self.feed_forward(X[k]) self.back_propagation(X[k],Y[k]) if(i%500==0): print("Epoch:",i)