DBMaster11 fifaFIFA11数据编辑工具
2022-12-23 09:15:40 424KB fifadbmaster11
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FIFA-2019-分析 这是一个基于FIFA世界杯2019的项目,使用数据分析和数据可视化分析团队,球员,国家和其他相关事物的绩效和效率 关于 关于此文件,data.csv包括最新版本的FIFA 2019球员属性,例如年龄,国籍,总体,潜力,俱乐部,价值,工资,惯用脚,国际声誉,弱脚,技能移动,工作率,位置,球衣号码,已加入,贷款人,合同有效期至,身高,体重,LS,ST,RS,LW,LF,CF,RF,RW,LAM,CAM,RAM,LM,LCM,CM,RCM,RM,LWB,LDM,CDM,RDM ,RWB,LB,LCB,CB,RCB,RB,交叉,精加工,航向,准确性,短传,截击,盘带,曲线,F
2022-12-04 23:43:03 6.62MB machine-learning world sports eda
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搜集FIFA世界杯数据 作为一部分,我们制造了这款,可从提取每届世界杯的比赛结果。 这还包括谁为每个进球打分,何时打进,预定哪个球员的打进时间。 这仍在进行中。 关键数据源 具有该批次中最深入的统计信息 拥有每场比赛的结果 拥有的成绩,季后赛,最佳射手和决赛排名 为20114世界杯使用Ruby开放的数据集 其他数据来源/分析
2022-12-03 16:33:07 379KB
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EDA FIFA数据集的探索性数据分析
2022-12-03 16:20:56 421KB JupyterNotebook
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2018 FIFA世界杯 预测世界杯上所有比赛的得分。 最初的想法是仅使用FIFA 18的评分。 另外,我想学习 ,这就是将如何实现数据流的方法 要求 Python 3.6 美丽的汤4 路易吉 大熊猫 麻木 日期解析器 用法 在src/ ,运行 python luigitasks.py MakeDatasets --local-scheduler 或者 python luigitasks.py DoPredictions --local-scheduler 开始路易吉(Luigi)工作。 在训练数据data/processed/1718/E0_collected.csv在和预测数据data/processed/international_ratings_fixtures.csv 当前最佳预测 使用Ridge回归和以下功能: ['ATT_away', 'ATT_home',
2022-11-22 20:51:00 10KB Python
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FIFA-worldcup-2018-预测 使用机器学习预测2018年FIFA世界杯冠军。 这是我的第一个练习数据挖掘和机器学习技术的个人项目。 我主要使用熊猫,seaborn和scikit-learn。 请随意查看回购中的Jupyter Notebook,以检查代码和提供的见解。 我希望它足够讲道理! 如何可视化Jupyter Notebook的所有荣耀 确保已安装Jupyter笔记本( )。 在此存储库中,按绿色的“克隆”或“下载”按钮。 确定是要克隆存储库还是将其下载为.zip(如果您不熟悉Github,建议您以.zip下载)。 打开Jupyter Notebooks应用程序。 浏览器中的选项卡将打开。 导航到保存该存储库的文件夹。 单击“ Predicting World Cup 2018 Winner.ipynb文件将其打开。 它应该工作! 现在,您可以浏览代码,运
2022-11-13 23:11:17 1.17MB JupyterNotebook
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FIFA 2018 Statistics数据集的简介         FIFA 2018 Statistics数据集是包含2018 男足世界杯(128 场比赛)基本统计信息,此文件包含 FIFA 2018 比赛统计数据。
2022-08-06 14:35:18 12KB FIFA2018
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这是进驻CSDN的第一份文件。 基于ThunderBird制作的2022卡塔尔世界杯赛历英文版本。 淘汰赛阶段因还没进行,尚未具体补全。 FIFA official website address: www.fifa.com Live streaming website and platform: TBA If you want to get the latest information or have errors in the production process, please contact here: pur14416@163.com Collation source: Anastasia FROM CSDN
2022-06-15 18:04:55 3.07MB iphone ios
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FIFA 18自动购买者 发行版 在我们的页面上下载最新版本。 概述 即将推出... 对于开发人员 该项目基于node.js v6.5.0构建。 我强烈建议您使用来确保您的环境模仿相同的环境。 安装依赖项: npm install 启动开发服务器: npm run dev
2022-05-20 01:07:26 3.45MB electron fut fifa autobuyer
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