Estadísticas y predicciones de Liga Revelacao U23 Serie B

Introducción a la Liga Revelación U23 Serie B Portugal

La Liga Revelación U23 Serie B de Portugal es un torneo que cada vez gana más atención no solo por el talento emergente que presenta, sino también por las emocionantes oportunidades de apuestas que ofrece. Los partidos de mañana prometen ser una verdadera exhibición de habilidad y estrategia, con equipos luchando por la supremacía en la categoría sub-23. En este artículo, exploraremos los partidos programados para mañana, ofreciendo predicciones expertas para las apuestas y destacando las estrellas a seguir.

Calendario de Partidos para Mañana

A continuación, se presenta el calendario completo de partidos para la jornada de mañana en la Liga Revelación U23 Serie B Portugal:

• 10:00 AM: Académica vs. Vitória Setúbal
• 12:30 PM: Portimonense vs. Olhanense
• 3:00 PM: União Madeira vs. Nacional
• 5:30 PM: Estoril vs. Chaves
• 8:00 PM: Marítimo vs. Tondela

Análisis de los Equipos

Académica vs. Vitória Setúbal

Portimonense vs. Olhanense

União Madeira vs. Nacional

Estoril vs. Chaves

Márítimo vs. Tondela

Estrategias de Apuestas para Mañana

Cómo Elegir tus Apuestas con Éxito

1. Análisis Detallado del Equipo:
   Evaluación exhaustiva del desempeño reciente, lesiones clave y tácticas utilizadas por cada equipo.
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   
   

2. Tendencias Históricas y Estadísticas Avanzadas:
   Análisis estadístico profundo que incluye goles marcados, tarjetas recibidas y rendimiento en casa/afuera.
   

3. Influencia del Clima y Condiciones del Campo:
   Evaluación del impacto del clima y el estado del terreno de juego sobre el rendimiento del equipo.

4. Incidencias Recientes: Lesiones y Sanciones:*mjwilson01/Reinforcement-Learning<|file_sep|>/rl_example.py # Example of reinforcement learning # Copyright Michael Wilson import random import numpy as np class Environment: # def __init__(self): # self.env = np.zeros((10,10), dtype=int) # self.env[9][8] = -1 # self.env[9][9] = +1 # self.state = [0,0] # def act(self): # #return random.choice(['up','down','left','right']) # return random.choice([0,1,2,3]) # def observe(self): # return tuple(self.state) # def reward(self): # return self.env[self.state[0]][self.state[1]] # def update(self,a): # if a == 'up': # self.state[0] = max(0,self.state[0]-1) # elif a == 'down': # self.state[0] = min(9,self.state[0]+1) # elif a == 'left': # self.state[1] = max(0,self.state[1]-1) # elif a == 'right': # self.state[1] = min(9,self.state[1]+1) class Environment: def __init__(self): self.env = np.zeros((10,10), dtype=int) self.env[9][8] = -100 self.env[9][9] = +100 self.state = [0,0] def act(self): #return random.choice(['up','down','left','right']) return random.choice([0,1,2,3]) def observe(self): return tuple(self.state) def reward(self): return self.env[self.state[0]][self.state[1]] def update(self,a): if a == 'up': self.state[0] = max(0,self.state[0]-1) elif a == 'down': self.state[0] = min(9,self.state[0]+1) elif a == 'left': self.state[1] = max(0,self.state[1]-1) elif a == 'right': self.state[1] = min(9,self.state[1]+1) class Agent: def __init__(self,alpha=0.05,gamma=0.95,num_actions=4): self.Q = {} self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.num_actions = num_actions # Initialize Q-values to zero for all state-action pairs for i in range(10): for j in range(10): for k in range(num_actions): s = (i,j,k) if s not in self.Q: self.Q[s] = .000000000000000000000001 class Agent: def __init__(self,alpha=0.05,gamma=0.95,num_actions=4): self.Q = {} self.alpha = alpha self.gamma = gamma self.num_actions = num_actions # Initialize Q-values to zero for all state-action pairs for i in range(10): for j in range(10): for k in range(num_actions): s = (i,j,k) if s not in self.Q: self.Q[s] = .000000000000000000000001 def epsilon_greedy(Q,state,nA,e=0.01): # Pick the best action with probability e*len(Q) and otherwise uniformly randomly if random.random() > e: return np.argmax([Q[(state,a)] for a in range(nA)]) else: return random.choice(np.arange(nA)) def q_learning(env,alpha,gamma,episodes,e=0.01): nA = env.action_space.n # initialize empty dictionary of arrays Q = defaultdict(lambda: np.zeros(nA)) # loop over episodes for i_episode in range(1,episodes+1): # monitor progress if i_episode % (episodes/20) == 0: print("rEpisode {}/{}".format(i_episode,episodes),end="") sys.stdout.flush() state_0 = env.reset() alpha_decay_factor = i_episode**(-0.8) alpha_i_episode_factor=max(min(alpha*alpha_decay_factor,.25), .05) e_i_episode_factor=max(min(e*(episodes-i_episode)/episodes,.25), .01) for i in itertools.count(): # set value of epsilon based on current episode number action_i_episode=epsilon_greedy(Q,state_0,nA,e_i_episode_factor) next_state,reward,_,_=env.step(action_i_episode) td_target=reward+gamma*np.max(Q[next_state]) td_delta=td_target-Q[state_0][action_i_episode] Q[state_0][action_i_episode]+=alpha_i_episode_factor*td_delta if done: break state_0=next_state return Q class Agent: def __init__(self,alpha=0,gamma=.95,num_actions=4,batch_size=10000): # Create agent object with parameters # alpha is the learning rate # gamma is the discount factor # num_actions is the number of actions available to the agent # batch_size is the number of samples used to generate the learning update at each time step # Initialize empty dictionary of arrays Q={} for i in range(10): for j in range(10): for k in range(num_actions): s=(i,j,k) if s not in Q: Q[s]=np.array([np.random.uniform(-100,.01)]) # Create experience buffer to store observations and actions experience_buffer=[] # Set number of samples used to generate update at each time step batch_size=batch_size # Initialize alpha and gamma values alpha=alpha gamma=gamma def update_q(env,Q,sample,alpha,gamma): s,a,r,s_prime,done=sample td_target=r+gamma*np.max(Q[s_prime]) td_delta=td_target-Q[s][a] Q[s][a]+=alpha*td_delta def sample(env,Q,batch_size,sample_pool): mini_batch=random.sample(sample_pool,batch_size) update_batch=[update_q(env,Q,s,alpha,gamma) for s in mini_batch] return sum(update_batch) def train(env,Q,batch_size,alpha,gamma,sample_pool): s=env.reset() d=False R_sum=0. while not d: sample_list=[] sample_list.append((s,a,r,s_prime,done)) R_sum+=r s=s_prime if len(sample_list)==batch_size: update_q(env,Q,sample,alpha,gamma) sample_list=[] else: action=np.argmax(Q[s]) s_prime,r,d,_=env.step(action) sample_list.append((s,a,r,s_prime,d)) return R_sum def mc_prediction(env,Q,num_episodes,gamma,batch_size,sample_pool): returns_sum={} N={} returns_sum={k:np.zeros_like(v) for k,v in Q.items()} N={k:np.zeros_like(v) for k,v in Q.items()} for i_episode in range(1,num_episodes+1): if i_episode % (num_episodes/20) == 0: print("rEpisode {}/{}".format(i_episode,num_episodes),end="") sys.stdout.flush() trajectory=train(env,Q,batch_size,alpha,gamma,sample_pool) states=[x[0] for x in trajectory] actions=[x[1] for x in trajectory] rewards=[x[2] for x in trajectory] discounts=[gamma**i for i,x in enumerate(rewards)] returns=[sum(discount*reward for discount,reward in zip(discounts,rewards[i:]))for i,x in enumerate(rewards)]