Superseries Finals Dubai 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)
Yuqi Shi (1)
Viktor Axelsen (4) - 0:20:2 (12:21, 8:21)
31.3%
68.7%
68.7%
30.0%
70.0%
70.0%
-6.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 2.99 1.36 | Inicialmente 3.18 1.36 | Cambiar -0.19 +0.00 |
2.99
1.36
1.36
Ahora 31.3% 68.7% | Inicialmente 30.0% 70.0% |
🔥El evento tiene algunas predicciones de usuarios (6), pero no hay ninguna opinión concreta. Consulta la página de este evento.
Wan Ho Son (259)
Chong Wei Lee - 0:20:2 (17:21, 11:21)
25.3%
74.7%
74.7%
26.7%
73.3%
73.3%
+3.2%
-3.8%
-3.8%
Ahora 3.70 1.25 | Inicialmente 3.58 1.30 | Cambiar +0.12 -0.05 |
3.70
1.25
1.25
Ahora 25.3% 74.7% | Inicialmente 26.7% 73.3% |
Algorithm Predicción: Chong Wei Lee ganará. Yes!Superseries Finals Dubai 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)
Akane Yamaguchi (3)
Ratchanok Intanon (9) - 2:12:1 (17:21, 21:12, 21:19)
51.0%
49.0%
49.0%
51.6%
48.4%
48.4%
+0.0%
-3.1%
-3.1%
Ahora 1.83 1.90 | Inicialmente 1.83 1.96 | Cambiar +0.00 -0.06 |
1.83
1.90
1.90
Ahora 51.0% 49.0% | Inicialmente 51.6% 48.4% |
Users Predicción: Ratchanok Intanon ganará. No!
Pusarla Venkata Sindhu (16)Yufei Chen (13) - 2:02:0 (21:15, 21:18)
57.9%
42.1%
42.1%
56.8%
43.2%
43.2%
-3.6%
+1.4%
+1.4%
Ahora 1.61 2.22 | Inicialmente 1.67 2.19 | Cambiar -0.06 +0.03 |
1.61
2.22
2.22
Ahora 57.9% 42.1% | Inicialmente 56.8% 43.2% |
Predicciones
Predicciones de algoritmos: 1 (1 Terminado,, 1 Ganado, 0 Perdido) ROI: 30.0%, +/-: 0.300
Predicciones de los usuarios: 1 (1 Terminado, 0 Ganado, 1 Perdido) ROI: -100%, +/-: -1.00
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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