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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20190401~0614 累計模擬場數 959 場次 , 模擬正確次數 644 場次 ,準確度 % 0.67。
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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20190401~0613 累計模擬場數 949 場次 , 模擬正確次數 636 場次 ,準確度 % 0.67。
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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20190401~0612 累計模擬場數 937 場次 , 模擬正確次數 638 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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20190401~0611 累計模擬場數 922 場次 模擬正確次數 631 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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20190401~0610 累計模擬場數 914 場次 ,  模擬正確次數 620 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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