A eficácia dum 4-bet bluff estará no nível máximo contra (1) jogadores LAG (loose aggressive) que fazem 3-bets com ranges amplos e (2) quando o raiser inicial e/ou o jogador que fez 3-bet estão ambos em posições mais tardias da mesa e, portanto, terão ranges mais amplos do que o normal. 1. Blockers: Com um Ás, por exemplo, bloqueamos o número de combinações de mãos fortes (como AA e AK) que o nosso adversário poderá ter: 6 combos de AA ficam reduzidos a 3, e 16 combos de AK ficam reduzidos a 12. 3. Cobertura da Board: Em certos ranges de 4-bet, incluir alguns suited connectors como o 87s ajuda bastante na cobertura da board. Se estivermos a fazer 4-bet apenas com QQ+, AK e A2s-A5s, por exemplo, e a board virar 7-8-9 rainbow, fazer c-bet e levar raise poderá colocar-nos numa situação difícil porque o nosso range nunca conecta com este tipo de board. Chain – several neurociência aposta esportiva single bets on irrelevant outcomes.
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>>> from torch import tensor >>> from torchmetrics.classification import MultilabelFBetaScore >>> target = tensor ([[ 0 , 1 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> preds = tensor ([[ 0 , 0 , 1 ], [ 1 , 0 , 1 ]]) >>> metric = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 ) >>> metric ( preds , target ) tensor(0.6111) >>> mlfbs = MultilabelFBetaScore ( beta = 2.0 , num_labels = 3 , average = None ) >>> mlfbs ( preds , target ) tensor([1.0000, 0.0000, 0.8333]) Figure and Axes object. This function is a simple wrapper to get the task specific versions of this metric, which is done by setting the task argument to either 'binary' , 'multiclass' or multilabel . See the documentation of binary_fbeta_score() , multiclass_fbeta_score() and multilabel_fbeta_score() for the specific details of each argument influence and examples. If multidim_average is set to global , the metric returns a scalar value. If multidim_average is set to samplewise , the metric returns (N,) vector consisting of a scalar value per sample. torchmetrics.functional.classification. multiclass_fbeta_score ( preds , target , beta , num_classes , average = 'macro' , top_k = 1 , multidim_average = 'global' , ignore_index = None , validate_args = True ) [source] ¶ Example (preds is int tensor): Compute F-score metric for multilabel tasks. However, there are two main methods for creating surrogate functions that can be backpropagated through. These are the score function estimator/likelihood ratio estimator/REINFORCE and the pathwise derivative estimator. REINFORCE is commonly seen as the basis for policy gradient methods in reinforcement learning, and the pathwise derivative estimator is commonly seen in the reparameterization trick in variational autoencoders.
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