español
United States Smash 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)
Mohamed El-Beiali 
Horacio Cifuentes - 0:1 0:1 (8:11, 8:7)
43.0%
57.0%
57.0%
42.3%
57.7%
57.7%
-2.3%
+0.6%
+0.6%
Ahora 2.15 1.62 | Inicialmente 2.20 1.61 | Cambiar -0.05 +0.01 |
2.15
1.62
1.62
Ahora 43.0% 57.0% | Inicialmente 42.3% 57.7% |
United States Smash 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)
Charlotte Lutz 
Ivana Malobabic - 2:1 🔴 2:1 (11:5, 11:3, 7:11, 0:0)
62.2%
37.8%
37.8%
62.4%
37.6%
37.6%
60.8%
39.2%
39.2%
-0.7%
-1.2%
-1.2%
Ahora 1.48 2.44 | Inicialmente 1.49 2.47 | Cambiar -0.01 -0.03 |
1.48
2.44
2.44
Ahora 62.2% 37.8% | Inicialmente 62.4% 37.6% | Estimación de ML 60.8% 39.2% |
Predicciones
Predicciones de algoritmos: 0
Predicciones de los usuarios: 0
Predicciones de usuarios con alto ROI: 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
: 1 (0 Terminado, 0 Ganado, 0 Perdido) ROI: 0.00%, +/-: 0.00Anti Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas, y apostamos en contra de un equipo rojo
: 1 (0 Terminado, 0 Ganado, 0 Perdido) ROI: 0.00%, +/-: 0.00Cuotas 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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