20190401~0624 累計模擬場數 1103 場次 , 模擬正確次數 744 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0623 累計模擬場數 1088 場次 , 模擬正確次數 731 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0622 累計模擬場數 1073 場次 , 模擬正確次數 715 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0621 累計模擬場數 1058 場次 , 模擬正確次數 698 場次 ,準確度 % 0.66。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0620 累計模擬場數 1046 場次 , 模擬正確次數 705 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0619 累計模擬場數 1030 場次 , 模擬正確次數 698 場次 ,準確度 % 0.68。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0618 累計模擬場數 1016 場次 , 模擬正確次數 681 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0617 累計模擬場數 1005 場次 , 模擬正確次數 675 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。

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20190401~0616 累計模擬場數 990 場次 , 模擬正確次數 663 場次 ,準確度 % 0.67。
預測模擬後, 再以深度學習神經網路判讀各比賽之勝負。
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20190401~0615 累計模擬場數 975 場次 , 模擬正確次數 659 場次 ,準確度 % 0.68。
預測模擬後, 再以神經網路深度學習判讀各比賽之勝負。
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