brazilITF W50 Sao Paulo Women Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTV1/16-FINALSFT Michaela BayerlovaMichaela Bayerlova (620)
Ekaterina MakarovaEkaterina Makarova (225)
-
1:21:2 (6:1, 3:6, 1:6)
30.6%
69.4%
31.6%
68.4%
26.1%
73.9%
+4.6%
+0.0%
Ahora
3.04
1.34
Inicialmente
2.90
1.34
Cambiar
+0.14
+0.00
3.04
1.34
Ahora
30.6%
69.4%
Inicialmente
31.6%
68.4%
Estimación de ML
26.1%
73.9%
PredictionML Predicción: Ekaterina Makarova ganará. Yes!
1/8-FINALSFT Miriana TonaMiriana Tona (420)
Valeriya StrakhovaValeriya Strakhova (256)
-
2:12:1 (66:7, 7:64, 6:3)
41.0%
59.0%
42.5%
57.5%
45.7%
54.3%
+3.5%
-2.5%
Ahora
2.26
1.57
Inicialmente
2.18
1.61
Cambiar
+0.08
-0.04
2.26
1.57
Ahora
41.0%
59.0%
Inicialmente
42.5%
57.5%
Estimación de ML
45.7%
54.3%
PredictionML Prediction - Miriana Tona will Win. Yes!
italyNaples 3 Challenger Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTVFT Matteo GiganteMatteo Gigante (130)
Luca NardiLuca Nardi (98)
-
1:21:2 (6:4, 4:6, 1:6)
50.1%
49.9%
50.1%
49.9%
53.3%
46.7%
+0.0%
+0.0%
Ahora
1.83
1.84
Inicialmente
1.83
1.84
Cambiar
+0.00
+0.00
1.83
1.84
Ahora
50.1%
49.9%
Inicialmente
50.1%
49.9%
Estimación de ML
53.3%
46.7%
2:0
PredictionML Prediction - Matteo Gigante will Win. No!
1/8-FINALSFT Matteo GiganteMatteo Gigante (130)
Samuel Vincent RuggeriSamuel Vincent Ruggeri (439)
-
2:12:1 (4:6, 6:4, 6:3)
66.9%
33.1%
61.3%
38.7%
67.8%
32.2%
-7.3%
+15.2%
Ahora
1.40
2.83
Inicialmente
1.51
2.40
Cambiar
-0.11
+0.43
1.40
2.83
Ahora
66.9%
33.1%
Inicialmente
61.3%
38.7%
Estimación de ML
67.8%
32.2%
2:0
PredictionUsers Prediction - Matteo Gigante will Win. Yes!
japanITF M15 Tsukuba Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTVFT Hikaru ShiraishiHikaru Shiraishi (587)
Yi ZhouYi Zhou (297)
-
2:02:0 (6:2, 6:4)
61.9%
38.1%
62.2%
37.8%
66.4%
33.6%
+0.7%
-0.4%
Ahora
1.49
2.43
Inicialmente
1.48
2.44
Cambiar
+0.01
-0.01
1.49
2.43
Ahora
61.9%
38.1%
Inicialmente
62.2%
37.8%
Estimación de ML
66.4%
33.6%
PredictionML Prediction - Hikaru Shiraishi will Win. Yes!
QUARTER-FINALSFT Yunseong ChungYunseong Chung (1323)
Hikaru ShiraishiHikaru Shiraishi (587)
-
1:21:2 (6:2, 4:6, 4:6)
51.2%
48.8%
56.4%
43.6%
51.8%
48.2%
+9.9%
-10.0%
Ahora
1.81
1.90
Inicialmente
1.63
2.11
Cambiar
+0.18
-0.21
1.81
1.90
Ahora
51.2%
48.8%
Inicialmente
56.4%
43.6%
Estimación de ML
51.8%
48.2%
PredictionML Predicción: Hikaru Shiraishi ganará. Yes!
japanITF W50 Kofu Women Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTVQUARTER-FINALSFT Maegan ManasseMaegan Manasse (772)
Mananchaya SawangkaewMananchaya Sawangkaew (111)
-
1:21:2 (6:3, 4:6, 4:6)
46.5%
53.5%
53.7%
46.3%
60.5%
39.5%
+13.6%
-12.6%
Ahora
1.99
1.74
Inicialmente
1.72
1.99
Cambiar
+0.27
-0.25
1.99
1.74
Ahora
46.5%
53.5%
Inicialmente
53.7%
46.3%
Estimación de ML
60.5%
39.5%
PredictionML Prediction - Maegan Manasse will Win. No!
FT Lanlana TararudeeLanlana Tararudee (180)
Destanee AiavaDestanee Aiava (155)
-
2:12:1 (6:3, 4:6, 6:2)
47.3%
52.7%
50.0%
50.0%
55.5%
44.5%
+6.6%
-3.8%
Ahora
1.96
1.76
Inicialmente
1.83
1.83
Cambiar
+0.13
-0.07
1.96
1.76
Ahora
47.3%
52.7%
Inicialmente
50.0%
50.0%
Estimación de ML
55.5%
44.5%
PredictionML Prediction - Lanlana Tararudee will Win. Yes!
FT Catherine HarrisonCatherine Harrison (329)
Haruka KajiHaruka Kaji (233)
-
2:12:1 (4:6, 6:4, 7:5)
52.6%
47.4%
48.7%
51.3%
55.5%
44.5%
-6.9%
+8.7%
Ahora
1.76
1.96
Inicialmente
1.89
1.79
Cambiar
-0.13
+0.17
1.76
1.96
Ahora
52.6%
47.4%
Inicialmente
48.7%
51.3%
Estimación de ML
55.5%
44.5%
PredictionML Prediction - Catherine Harrison will Win. Yes!
mexicoSan Luis Potosi Challenger Men Ahora
IniInicialmente, estimación de las casas de apuestas cuando hicimos nuestra estimación de ML
MLNuestra estimación inicial de ML
Cambiar desde inicialmente
Odds
PPPredicción de puntuación (la puntuación más probable)
TipTVQUARTER-FINALSFT Bernard TomicBernard Tomic (238)
Denis KudlaDenis Kudla (217)
-
Tomic B. retiredTomic B. retired (4:6, 0:3)
33.1%
66.9%
36.8%
63.2%
31.6%
68.4%
+11.3%
-4.1%
Ahora
2.84
1.41
Inicialmente
2.52
1.47
Cambiar
+0.32
-0.06
2.84
1.41
Ahora
33.1%
66.9%
Inicialmente
36.8%
63.2%
Estimación de ML
31.6%
68.4%
PredictionUsers Predicción: Denis Kudla ganará.



Predicciones


Predicciones de algoritmos: 10 (10 Terminado,, 10 Ganado, 0 Perdido) ROI: 42.0%, +/-: 4.23
Predicciones de los usuarios: 3 (3 Terminado, 2 Ganado, 1 Perdido) ROI: 73.0%, +/-: 2.20
Predicciones de usuarios con alto ROI: 0
Predicciones de ML: 10 (10 Terminado, 7 Ganado, 3 Perdido) ROI: 24.0%, +/-: 2.36

Estimaciones de ML de

Verde Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es SUPERIOR a la de las casas de apuestas
: 10 (9 Terminado, 7 Ganado, 2 Perdido) ROI: 37.0%, +/-: 3.34
Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas
: 0
Anti Rojo Nuestra estimación inicial de aprendizaje automático es MENOR que la de las casas de apuestas, y apostamos en contra de un equipo rojo
: 0

Cuotas en Descenso de
Rojo Cuotas en Descenso con un cambio inferior al -20%
: 0
Naranja Cuotas en Descenso con un cambio entre -10% y -20%
: 2 (2 Terminado, 2 Ganado, 0 Perdido) ROI: 105%, +/-: 2.10
Azul Cuotas en Descenso con un cambio superior al 20%
: 0
Azul Claro Cuotas en Descenso con un cambio entre el 10% y el 20%
: 3 (2 Terminado, 0 Ganado, 2 Perdido) ROI: -100%, +/-: -2.00


Machine Learning-Driven Tennis Predictions and Insights

(Beta Version!)

Welcome to our platform, where we offer Tennis predictions powered by advanced machine learning algorithms. Our predictions are generated through the utilization of cutting-edge machine learning algorithms, which analyze vast datasets comprising historical team performance, recent match results, and long-term statistical trends.

Please keep in mind that while our machine learning-driven predictions are a valuable resource, no prediction method can guarantee 100% accuracy. Tennis events inherently involve uncertainties, and outcomes can vary. We encourage users to use the information provided as a reference for making their own informed decisions.

Our platform incorporates historical match data, team statistics, and bookmakers' odds into our machine learning-based prediction algorithms, creating a holistic approach to Tennis forecasting. Whether you're interested in the latest odds, detailed match previews, or expert insights, our platform has you covered.

Join our community of sports aficionados, stay updated with the most current and machine learning-powered Tennis predictions, and become a part of the dynamic world of Tennis forecasting. However, please remember that the predictions offered are still in development and should be used responsibly.

Experience the convenience of having a comprehensive Tennis prediction resource that leverages the power of machine learning. While we strive to provide accurate forecasts, we do not take responsibility for any potential losses incurred as a result of using the information provided.

Disclaimer: Our platform offers Tennis predictions and insights for informational purposes only. We do not guarantee 100% prediction accuracy and advise users to exercise due diligence when making decisions based on our machine learning-driven predictions.



Frequently Asked Questions (FAQs):
1. How are the predictions generated?

Our predictions are generated using advanced machine learning algorithms that analyze extensive data, including team performance, historical match results, and bookmakers' odds.

2. Are the predictions always accurate?

No, while we strive for accuracy, no prediction method can guarantee 100% accuracy. Sporting events are inherently unpredictable.

3. What is the status of these predictions?

These predictions are still in development and are continually refined to enhance accuracy and reliability.

4. Do you take responsibility for potential losses based on the predictions?

No, we do not take responsibility for any possible losses incurred as a result of using the information provided on our platform.

Redes Sociales
  • Somos en Telegram
  • Somos en Threads
Disponible en Google Play Disponible en Microsoft Store
play responsible
gams top