Superseries French Open Men IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Kenta Nishimoto (13)
Kidambi Srikanth (49) - 0:20:2 (14:21, 13:21)
28.5%
71.5%
71.5%
27.9%
72.1%
72.1%
-3.0%
+0.8%
+0.8%
Ahora 3.28 1.31 | Inicialmente 3.38 1.30 | Cambiar -0.10 +0.01 |
3.28
1.31
1.31
Ahora 28.5% 71.5% | Inicialmente 27.9% 72.1% |
Algorithm Predicción: Kidambi Srikanth ganará. Yes!
Superseries French Open Women IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
↓↑Cambiar desde inicialmente
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
Tzu Ying Tai (4)Akane Yamaguchi (3) - 2:02:0 (21:4, 21:16)
57.4%
42.6%
42.6%
57.5%
42.5%
42.5%
+0.6%
+0.5%
+0.5%
Ahora 1.63 2.20 | Inicialmente 1.62 2.19 | Cambiar +0.01 +0.01 |
1.63
2.20
2.20
Ahora 57.4% 42.6% | Inicialmente 57.5% 42.5% |
Predicciones
Predicciones de algoritmos: 1 (1 Terminado,, 1 Ganado, 0 Perdido) ROI: 31.0%, +/-: 0.310
Predicciones de los usuarios: 0
Predicciones de ML: 0
Estimaciones de ML
Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 0Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas
: 0Anti Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas, y apostamos en contra de un equipo rojo
: 0Cuotas en Descenso
Rojo Cuotas en Descenso con un cambio inferior al -20%
: 0Naranja Cuotas en Descenso un cambio entre -10% y -20%
: 0Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 0Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 0
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