Sua fair line é sua opinião, se há EV positivo em sua fair line numa linha, para um outro apostador que também tem sua base de fair lines o valor pode estar na linha contrária. E cá entre nós, como assim precificar melhor do que uma casa de aposta? Isso não é nada fácil. Então não espere algo fácil com isso. Não estou desanimando você, só estou alertando que o trabalho é árduo, mas isso será recompensado sem dúvida algum caso você faça isso de forma correta. Mais um pouco de fair line. Fair line também vai lhe dizer se aquilo que você está apostando é uma decisão certa ou errada. Você vai entender mais sobre isso quando não se preocupar tanto com o resultado da partida em que apostou.
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loc ( float or Tensor ) – Location parameter of the distribution scale ( float or Tensor ) – Scale parameter of the distribution. arg_constraints : Dict [ str , Constraint ] = ¶ cdf ( value ) [source] ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ icdf ( prob ) [source] ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property scale ¶ support = GreaterThanEq(lower_bound=0.0) ¶ property variance ¶ arg_constraints : Dict [ str , Constraint ] = ¶ cdf ( value ) [source] ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ icdf ( prob ) [source] ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property scale ¶ support = GreaterThanEq(lower_bound=0.0) ¶ property variance ¶ class torch.distributions.kumaraswamy. Kumaraswamy ( concentration1 , concentration0 , validate_args = None ) [source] ¶ Note that this distribution samples the Cholesky factor of correlation matrices and not the correlation matrices themselves and thereby differs slightly from the derivations in [1] for the LKJCorr distribution. For sampling, this uses the Onion method from [1] Section 3. Creates a Laplace distribution parameterized by loc and scale . loc ( float or Tensor ) – mean of log of distribution scale ( float or Tensor ) – standard deviation of log of the distribution. arg_constraints = ¶ property covariance_matrix ¶ entropy ( ) [source] ¶ expand ( batch_shape , _instance = None ) [source] ¶ has_rsample = True ¶ log_prob ( value ) [source] ¶ property mean ¶ property mode ¶ property precision_matrix ¶ rsample ( sample_shape = torch.Size([]) ) [source] ¶ property scale_tril ¶ support = IndependentConstraint(Real(), 1) ¶ property variance ¶ Creates a Multinomial distribution parameterized by total_count and either probs or logits (but not both). The innermost dimension of probs indexes over categories.
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