BWF Africa Championships 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)
Adham Hatem Elgamal (151)
Brian Kasirye - 1:21:2 (17:21, 21:16, 15:21)
71.0%
29.0%
29.0%
71.0%
29.0%
29.0%
+0.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 1.31 3.20 | Inicialmente 1.31 3.20 | Cambiar +0.00 +0.00 |
1.31
3.20
3.20
Ahora 71.0% 29.0% | Inicialmente 71.0% 29.0% |
Brian Kasirye 
Anuoluwapo Juwon Opeyori (103) - 0:20:2 (14:21, 21:23)
17.2%
82.8%
82.8%
17.2%
82.8%
82.8%
+0.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 5.49 1.14 | Inicialmente 5.49 1.14 | Cambiar +0.00 +0.00 |
5.49
1.14
1.14
Ahora 17.2% 82.8% | Inicialmente 17.2% 82.8% |
BWF Africa Championships 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)
Doha Hany (190)
Husina Kobugabe (137) - 2:02:0 (21:18, 22:20)
61.5%
38.5%
38.5%
61.5%
38.5%
38.5%
+0.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 1.51 2.41 | Inicialmente 1.51 2.41 | Cambiar +0.00 +0.00 |
1.51
2.41
2.41
Ahora 61.5% 38.5% | Inicialmente 61.5% 38.5% |
Doha Hany (190)
Nour Ahmed Youssri - 0:20:2 (16:21, 16:21)
62.5%
37.5%
37.5%
62.5%
37.5%
37.5%
+0.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 1.49 2.48 | Inicialmente 1.49 2.48 | Cambiar +0.00 +0.00 |
1.49
2.48
2.48
Ahora 62.5% 37.5% | Inicialmente 62.5% 37.5% |
BWF Asia Championships Teams 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)
Ikhsan Leonardo Imanuel Rumbay (99)
Tze Yong Ng (16) - 0:20:2 (14:21, 15:21)
Christian Adinata (57)Jun Hao Leong (26) - CncCanceled
23.6%
76.4%
76.4%
23.6%
76.4%
76.4%
+0.0%
+0.0%
+0.0%
Ahora 3.95 1.22 | Inicialmente 3.95 1.22 | Cambiar +0.00 +0.00 |
3.95
1.22
1.22
Ahora 23.6% 76.4% | Inicialmente 23.6% 76.4% |
Predicciones
Predicciones de algoritmos: 0
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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