首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
社区首页 >专栏 >梅西进球了!用Python预测世界杯冠军竟然是 ... 网友:痛,太痛了!

梅西进球了!用Python预测世界杯冠军竟然是 ... 网友:痛,太痛了!

原创
作者头像
程序员晚枫
发布于 2022-11-26 22:26:02
发布于 2022-11-26 22:26:02
33000
代码可运行
举报
文章被收录于专栏:自动化办公自动化办公
运行总次数:0
代码可运行
自定义模板 (16).jpg
自定义模板 (16).jpg

今天凌晨,夺冠热门阿根廷终于赢球了,梅西也打进了自己本届世界杯的第一粒进球!你熬夜看这场比赛了吗?

小编也用Python预测了一下本届世界杯的冠军归属,结果却不是阿根廷,来一起看看吧~

预测结果

根据Python的计算结果,最后可能得到冠军的球队是巴西,其次是比利时,阿根廷排在第三。

而夺冠热门法国、英格兰和西班牙,竟然没有一个进入预测结果的前三名。

预测代码 & 数据集

需要代码和数据集的同学,可以直接评论666哟~

  • 本次预测使用的代码来自The Alan Turing Institute(英国国家数据科学和人工智能研究所)。
  • 模型的数据来自martj42,国际男子足球比赛结果。
  • 运行代码的方法是portey

拿到代码后,直接运行Python程序员就可以看到结果。如果你会使用portey会更方便,直接进入代码目录后,运行下面的命令即可:

代码语言:python
代码运行次数:0
运行
AI代码解释
复制
poetry shell
poetry install

更多Python实战项目

传送门👉100个Python实战项目

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
暂无评论
推荐阅读
编辑精选文章
换一批
PCA主成分分析(下)
哦……可惜数学实际上没那么多想象的浪漫,它的极致应如潜入深海之渊,耐得住寂寞,踏实严谨。
流川疯
2020/08/10
7620
PCA主成分分析(下)
简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)
       对于现在维数比较多的数据,我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维,简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维数降低。降维的操作可以理解为一种映射关系,例如函数
felixzhao
2019/02/13
9460
简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)
PCA主成分分析(上)
不知道你记得不记得凌晨杂货店门前卸货的年轻人,或者傍晚地铁口赶着公交上车的归家人。不,你不记得。因为他们对你来说并不重要。
流川疯
2020/07/20
8140
PCA主成分分析(上)
【V课堂】R语言十八讲(十七)—主成分分析
? 理解主成分分析这个模型前,可能需要一定的线性代数的知识,当然若没有基本也能看下去,只是可能比较困弄清楚,但这篇短文会尽可能给你的写得浅显易懂,不涉及太多公式推导,先让我们关注一下我们可能面对的问题
小莹莹
2018/04/23
7620
【V课堂】R语言十八讲(十七)—主成分分析
机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结。 PCA基本思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据。具体的,假如我们的数据集是n维的,共有
昱良
2018/04/04
2.6K0
机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解
主成分分析(PCA)原理总结
    主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结。
刘建平Pinard
2018/08/14
1.1K0
主成分分析(PCA)原理总结
R语言 主成分分析PCA(绘图+原理)
PCA 是一种较为常用的降维技术,PCA 的思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主元,是重新构造出来的k维特征。在 PCA 中,数据从原来的坐标系转换到新的坐标系下,新的坐标系的选择与数据本身是密切相关的。其中,第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选取的是与第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向,依次类推,我们可以取到这样的k个坐标轴。
拴小林
2021/05/31
14.3K0
R语言 主成分分析PCA(绘图+原理)
原创|一文读懂主成分分析(PCA)
主成分分析,即Principle Component Analysis (PCA),是一种传统的统计学方法,被机器学习领域引入后,通常被认为是一种特殊的非监督学习算法,其可以对复杂或多变量的数据做预处理,以减少次要变量,便于进一步使用精简后的主要变量进行数学建模和统计学模型的训练,所以PCA又被称为主变量分析。
数据派THU
2020/06/01
3.1K0
原创|一文读懂主成分分析(PCA)
降维方法(一):PCA原理
PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据,但是特征太多,你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征,但是感觉某些特征之间的相关性太高了,比如用户月消费预测的时候,你选了用户身高以及用户性别这两个特征,一般男生的身高比较高,你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够,内存只有4个G,装不下太大的矩阵,但是你又不想减少训练数据,N
智能算法
2018/04/02
1.6K0
降维方法(一):PCA原理
主成分分析PCA
在机器学习中,特征的维度通常成百上千,给模型的设计和优化造成了困扰。因而如何找出对结果影响最大的影响因素自然而然的成为克服上述问题的一个可能途径。主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)给人们提供了这样一个方法。
yangzelong
2019/03/26
7060
【机器学习-无监督学习】降维与主成分分析
  在上一篇文章聚类中,我们介绍了无监督学习的重要问题之一:聚类问题,并主要讲解了k均值算法。结尾处我们提到,在解决复杂聚类问题时,第一步通常不会直接使用k均值算法,而是会先用其他手段提取数据的有用特征。对于高维复杂数据来说,其不同维度代表的特征可能存在关联,还有可能存在无意义的噪声干扰。因此,无论后续任务是有监督学习还是无监督学习,我们都希望能先从中提取出具有代表性、能最大限度保留数据本身信息的几个特征,从而降低数据维度,简化之后的分析和计算。这一过程通常称为数据降维(dimensionality reduction),同样是无监督学习中的重要问题。本文就来介绍数据降维中最经典的算法——主成分分析(principal component analysis,PCA)。
Francek Chen
2025/01/22
3110
【机器学习-无监督学习】降维与主成分分析
主成分分析(PCA)
主成分分析(Principal components analysis,简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA。
AngelNH
2020/07/15
7580
主成分分析(PCA)
主成分分析(PCA)简介
主成分分析实例:一个平均值为(1, 3)、标准差在(0.878, 0.478)方向上为3、在其正交方向为1的高斯分布。这里以黑色显示的两个向量是这个分布的协方差矩阵的特征向量,其长度按对应的特征值之平方根为比例,并且移动到以原分布的平均值为原点。
iOSDevLog
2019/02/20
1.8K0
30分钟学会PCA主成分分析
PCA主成分分析算法(Principal Components Analysis)是一种最常用的降维算法。能够以较低的信息损失(以样本间分布方差衡量)减少特征数量。
lyhue1991
2020/07/20
2.6K0
30分钟学会PCA主成分分析
原创 | 一文读懂主成分分析
文:王佳鑫审校:陈之炎 本文约6000字,建议阅读10+分钟本文带你了解PCA的基本数学原理及工作原理。 概述 主成分分析PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。 本文用直观和易懂的方式叙述PCA的基本数学原理,不会引入严格的数学推导。希望读者在看完这篇文章后能更好地明白PCA的工作原理。 一、降维概述 1.1 数组和序列(Series)的维度
数据派THU
2022/09/01
1.1K0
原创 |  一文读懂主成分分析
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
    在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。
刘建平Pinard
2018/08/14
1.3K0
用scikit-learn学习主成分分析(PCA)
PCA算法原理及实现
众所周知,PCA(principal component analysis)是一种数据降维的方式,能够有效的将高维数据转换为低维数据,进而降低模型训练所需要的计算资源。
guichen1013
2020/08/13
1.2K0
PCA算法原理及实现
基于主成分分析PCA的人脸识别
主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)是最常用的一种降维方法。
叶茂林
2023/07/28
4400
基于主成分分析PCA的人脸识别
机器学习|主成分分析(PCA)
在我们机器学习所训练的数据中,通常会存在着很多的特征,这也就意味着我们所要处理的数据的维度是很大的,由于维度大的数据处理起来非常困难,各种各样的降维算法也就随之产生了。
数据山谷
2020/07/21
1.3K0
机器学习|主成分分析(PCA)
聊聊基于Alink库的主成分分析(PCA)
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据降维和特征提取技术,用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量,这些新变量称为主成分,它们按照方差递减的顺序排列,以保留尽可能多的原始数据信息。 主成分分析的基本思想可以总结如下:
Ryan_OVO
2023/10/19
2780
相关推荐
PCA主成分分析(下)
更多 >
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档