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',

Neo4j参加2014年世界杯 我们已经建立了Neo4j世界杯图表，您可以在了解更多信息。 下面是有关在本地安装和运行的说明。 启动Neo4j 此数据集的导入使用Neo4j 2.1.2中引入的LOAD CSV，因此您需要使用该版本。 您可以从Neo4j网站 。 ### Mac / Unix cd /path/to/where/you/installed/neo4j ./bin/neo4j start ### Windows使用桌面应用程序启动Neo4j ##导入数据集 Mac / Unix（具有命令行技能） 克隆此存储库 将$ WC_DB环境变量设置为安装Neo4j的路径： export WC_DB="/path/to/where/you/installed/neo4j" 运行脚本以导入所有数据： ./doit.sh Windows /不熟悉命令行 通过在运行以下cyphe