AI Scout：使用机器学习来识别足球转会市场中的高价值目标 足球转会市场是大生意。 此回购提供了一个游乐场，用于探索机器俱乐部可以使用机器学习（特别是xgboost ）来预测足球俱乐部转移目标是否可能使用的各种工具。 运行代码 克隆仓库 打开Rproj文件 安装renv （ install.packages("renv") ） 运行renv :: restore（）以安装依赖项 以数字顺序运行R文件夹中的脚本。 最终脚本可为您提供最新数据的预测，供您探索 数据 该项目基于，还包括自2015年以来游戏各版本的数据。 目标 由于数据集提供了每个球员在相应赛季开始时的评分的快照，因此这些评分大致代表了该球员在上个赛季的表现。 因此，对于每个赛季，我们的目标是预测下一个赛季每个球员的整体评分会提高或降低多少。 这样，我们不仅可以利用有关球员的功能（例如FIFA的“潜在”等级；身体和足球属性

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Soccerapi Soccerapi（应用程序编程接口）是在一些庄家（888sport，bet365和Unibet）之上的简单包装程序，目的是使用python命令获取有关足球（又名足球）赔率的数据。 :soccer_ball: 目标 该项目的目标是提供一种有趣的方式来获取不同足球联赛的赔率数据。 如果要获取这些类型的数据，通常必须自己（并且从头开始）构建一个程序，以便能够刮取下注站点或使用某种付费的API。 Soccer API尝试解决此问题。 :light_bulb: 理念 把事情简单化。 简单的API，简单的http请求，很少的依赖项。 过去，我们尝试构建一些笨拙的框架，以抓取动态站点（使用Selenium，处理复杂JavaScript）：这是一个无法维持的噩梦。 :blue_book: 该文件 以下部分包含了所有有用的信息，以帮助您最好地使用此API。 请仔细阅读。 安装 使用您最喜欢的python包管理器（例如pip ， pipenv

足球经理 使用数据和机器学习来分析足球运动员。 贡献者： 巴图拉普·雅尔辛 托马斯·麦卡塔夫（Thomas Mecattaf） 莫希什·查克拉瓦蒂（Mohnish Chakravarti） Description：我们几乎每天都在我们的xbox上玩FIFA职业模式。 在此项目中，我们使用基本的机器学习技术（例如线性回归，随机森林和神经网络）分析2015 / 16、2016 / 17、2017 / 18、2018 / 19赛季EPL玩家的游戏FIFA评分和实际表现网络。 有3个笔记本（一个用于抓取，一个用于基本数据分析，一个用于机器学习），以及3个HTML文件，它们更详细地解释了所有这些笔记本和我们的项目 进行此项目的一些动机是： 我们可以了解FIFA中的球员属性和等级吗？ EA Sports不会发布有关球员排名和分配属性值的任何信息。 FIFA球员可以使用此回合为球队的每个职位

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足球球员追踪 产品 拼接视频 视频已预先计算。 它位于“ vid / panorama.mov”下。 如果要测试视频拼接，您可以简单地重命名文件，系统将重新计算所有内容。 需要花时间。 **系统假设视频已经创建并且位于该位置，要测试此视频，请从以下位置下载视频文件：下载football_left.mp4，football_mid.mp4，football_right.mp4： ： 并放置在vid文件夹下。 然后从“ src /”文件夹中运行“ python videostitch.py​​”。 I.查找匹配点-sift.detectAndCompute＃使用SIFT查找关键点和描述符 OpenCV方法：cv2.FlannBasedMatcher（） ，flann.knnMatch #FLANN代表近似最近邻居的快速库。 它包含一组算法，这些算法针对大型数据集中的快速最近邻居搜索和高维特征

所有人的足球（足球）数据 足球/足球数据供任何人使用。 找到它们或建立文件时，将它们保存在这里。 数据大部分为csv和json格式。 有关在线提供的足球数据的完整列表，请参阅 。 文件和数据集将移动，架构将更改。 如果需要快照，请分叉该项目。 请添加您的数据集。 我们需要更多数据。 档案文件 [2016年欧洲杯]-球队和花名册 德国 [2012年欧洲杯]（2012年欧洲杯/） -data.co.uk-用于历史结果和投注赔率数据的大量csv文件转储 -球员，工资和固定装置 openFootballData文本文件的JSON端口 [世界杯]（World Cups /）-非常有限的数据集 其他 所有联赛 | 所有团队 | 电子游戏数据 庞大的22个国家/地区集-sqlite db文件，csv和xls文件 足球比赛事件数据集 贡献者 特别感谢： 拉乌尔卡杜卡 绍拉维 aqsm

足球/足球运动员的价格预测，参加每个欧洲，亚洲或美国联赛的球员的数据/价格。

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