Kazakhstan basketball predictions tomorrow

Almaty Tigers

Gli Almaty Tigers sono stati protagonisti di una stagione sorprendente finora. La loro difesa è uno dei punti di forza, con un tasso di rimbalzo difensivo tra i migliori della lega. Tuttavia, la loro offensiva può essere imprevedibile, e questo potrebbe costar loro caro contro una squadra come gli Astana Eagles.

Astana Eagles

Gli Astana Eagles vantano una delle migliori attacchi della lega, guidati dal talentuoso playmaker Ivan Petrov. La loro capacità di segnare da qualsiasi posizione li rende una minaccia costante per qualsiasi avversario. La chiave per la vittoria sarà mantenere alta la concentrazione difensiva per contrastare gli Almaty Tigers.

Kazakhstan Hawks

I Kazakhstan Hawks hanno mostrato un grande spirito combattivo nelle ultime settimane. Hanno una forte presenza al centro con il pivot Alexei Ivanov, che è stato fondamentale per molti dei loro successi recenti. La sfida contro i Nur-Sultan Falcons sarà dura, ma sono pronti a dare tutto per ottenere un risultato positivo.

Nur-Sultan Falcons

I Nur-Sultan Falcons hanno avuto un inizio di stagione altalenante, ma negli ultimi match hanno trovato la giusta quadratura del cerchio. Il loro attacco veloce e dinamico li rende una squadra difficile da contenere. Sarà importante per loro sfruttare ogni opportunità per mettere pressione agli avversari.

Akmola Wolves

Gli Akmola Wolves sono una squadra giovane e piena di energia. Hanno dimostrato una crescita esponenziale nel corso della stagione e sono considerati uno dei migliori prospetti della lega. La loro aggressività in campo li rende temibili, ma dovranno stare attenti a non commettere errori banali contro i Shymkent Sharks.

Shymkent Sharks

I Shymkent Sharks hanno una tradizione solida nella pallacanestro kazaka e quest’anno stanno cercando di riconquistare la vetta della classifica. Hanno una formazione bilanciata e giocatori esperti che possono fare la differenza in momenti chiave della partita. Sarà interessante vedere come si comporteranno contro gli Akmola Wolves.

Almaty Tigers:

• Mantenere alta la pressione difensiva per limitare gli attacchi degli Astana Eagles.
• Sfruttare al massimo le transizioni rapide in attacco per creare opportunità da tre punti.
• Focalizzarsi sulla gestione del tempo sul cronometro nei momenti critici della partita.

Astana Eagles:

• Mantenere un ritmo alto in attacco per sfruttare le debolezze della difesa degli Almaty Tigers.
• Utilizzare l'intelligenza tattica del playmaker Ivan Petrov per orchestrare l'attacco della squadra.
• Ridurre al minimo gli errori sotto pressione per evitare ribaltoni improbabili da parte degli avversari.

Kazakhstan Hawks:

• Sfruttare la fisicità del pivot Alexei Ivanov per dominare sotto canestro.
• Mantenere una difesa zonale solida per limitare le penetrazioni degli avversari.
• Focalizzarsi su una buona circolazione del pallone per creare spaziature aperte in attacco.

Nur-Sultan Falcons:

• Mantenere un attacco veloce ed efficiente per mettere pressione agli avversari.
• Sfruttare la versatilità dei giocatori esterni per creare opportunità da tre punti.# -*- coding: utf-8 -*- """ This module contains functions related to the processing of raw data. """ import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal from . import settings def preprocess_data( raw_data, sampling_rate=5000, resample_rate=500, plot=False, remove_bpm=60, ): """ Preprocess the data to reduce its size and make it easier to work with. Args: raw_data: Data frame with the raw data. sampling_rate: Sampling rate of the original data. resample_rate: Rate at which to downsample the data. plot: Boolean flag indicating whether to plot the results or not. remove_bpm: The BPM value to be removed from the signals. Returns: Data frame with the preprocessed data. """ # Drop unnecessary columns processed_data = raw_data.drop( [ "date", "time", "user", "step_count", "heart_rate", "activity_type", "resting_heart_rate", ], axis=1, ) # Remove BPM from heart rate signal if remove_bpm: processed_data["heart_rate"] = processed_data["heart_rate"] - remove_bpm # Downsample signal by averaging over windows of `sampling_rate` / `resample_rate` window_size = sampling_rate // resample_rate if window_size > len(processed_data): raise ValueError("Sampling rate is too low for given window size.") processed_data = ( processed_data.iloc[: len(processed_data) - len(processed_data) % window_size] .reset_index(drop=True) .groupby(np.arange(len(processed_data)) // window_size) .mean() .reset_index(drop=True) .drop(columns=["index"]) .astype(int) ) # Plot results if desired if plot: fig = plt.figure(figsize=(12, len(processed_data.columns) * settings.PLOT_HEIGHT)) for i in range(len(processed_data.columns)): ax = fig.add_subplot(len(processed_data.columns), 1, i + 1) ax.plot(processed_data[processed_data.columns[i]]) ax.set_title(processed_data.columns[i]) ax.set_xlabel("Time") ax.set_ylabel("Amplitude") plt.tight_layout() plt.show() return processed_data def preprocess_ecg( raw_ecg, sampling_rate=5000, ): """ Preprocess the ECG data to reduce its size and make it easier to work with. Args: raw_ecg: Data frame with the raw ECG data. sampling_rate: Sampling rate of the original data. Returns: Data frame with the preprocessed ECG data. """ # Downsample signal by averaging over windows of `sampling_rate` / `resample_rate` resample_rate = settings.ECG_RESAMPLE_RATE window_size = sampling_rate // resample_rate processed_ecg = ( raw_ecg.iloc[: len(raw_ecg) - len(raw_ecg) % window_size] .reset_index(drop=True) .groupby(np.arange(len(raw_ecg)) // window_size) .mean() .reset_index(drop=True) .drop(columns=["index"]) .astype(int) ) return processed_ecg def process_rpeaks( ecg, ): """ Process ECG data and detect R-peaks. Args: ecg: Data frame with the ECG data. Returns: Data frame with detected R-peaks. """ # Apply band-pass filter to ECG signal sos = signal.butter(11, [0.5 * settings.ECG_BPF_LOW_CUTOFF / settings.ECG_SAMPLING_RATE, settings.ECG_BPF_HIGH_CUTOFF / settings.ECG_SAMPLING_RATE], btype="bandpass", output="sos") filtered_ecg = signal.sosfilt(sos, ecg["ecg"]) # Find peaks using a peak detection algorithm r_peaks_indices = signal.find_peaks(filtered_ecg, distance=settings.ECG_RPEAKS_MIN_DIST)[0] # Create new column with R-peak values and set all other values to zero r_peaks_values = np.zeros(len(filtered_ecg)) r_peaks_values[r_peaks_indices] = filtered_ecg[r_peaks_indices] # Add new column to original data frame and return it ecg["r_peaks"] = r_peaks_values return ecg def compute_features( processed_data, ): """ Compute features for machine learning algorithms. Args: processed_data: Data frame with preprocessed sensor data. Returns: Data frame with computed features. """ # Compute mean and standard deviation for each column mean_values = processed_data.mean() std_values = processed_data.std() # Compute additional features such as heart rate variability and step count hrv_values = np.diff(processed_data["heart_rate"]).std() step_count_values = processed_data["step_count"].sum() # Combine all features into a single data frame and return it features = pd.DataFrame({"mean": mean_values, "std": std_values, "hrv": hrv_values, "step_count": step_count_values}) return features def split_train_test( dataframe, test_ratio=settings.TEST_RATIO): """ Split dataset into train and test sets. Args: dataframe: Data frame with input data. test_ratio: Ratio of test set size compared to train set size. Returns: Tuple containing train set and test set as pandas DataFrame objects. """ split_index = int(len(dataframe) * test_ratio) return dataframe[:split_index], dataframe[split_index:]<|file_sep|># -*- coding: utf-8 -*- """ This module contains functions related to machine learning algorithms. """ import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from . import settings def linear_regression( x_train, y_train, x_test=None): """ Train a linear regression model on input data and predict output values for test set. Args: x_train: Input feature matrix for training set. y_train: Output vector for training set. x_test: Optional input feature matrix for test set. Returns: Tuple containing trained model object and predicted output vector for test set. """ model = LinearRegression().fit(x_train, y_train) if x_test is not None: return model.predict(x_test) else: return model def support_vector_machine( x_train, y_train, x_test=None): """ Train a support vector machine model on input data and predict output values for test set. Args: x_train: Input feature matrix for training set. y_train: Output vector for training set. x_test: Optional input feature matrix for test set. Returns: Tuple containing trained model object and predicted output vector for test set. """ from sklearn.svm import SVC model = SVC().fit(x