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सैद्धांतिक मौका और मौका के एक एल्गोरिथ्म से प्रोग्नोसिस क्विंट +

एक घुड़सवारी दौड़ के लिए एक प्रस्तावना बनाते समय, कोई व्यक्ति सबसे अच्छे सैद्धांतिक अवसरों और सूचियों को इस अर्थ में संरेखित करता है कि इस घोड़े को खत्म होने की संभावना है। लेकिन जैसा कि हर कोई समान ज्ञान के साथ एक ही पैटर्न का पालन करता है, अनिवार्य रूप से एक कम अनुपात से डर लगता है।

यह हालांकि बना हुआ है कि पोस्ट पर वास्तविकता अक्सर काफी भिन्न होती है, और कोई 17/1 के साथ इस बाहरी व्यक्ति को खोजने में सक्षम नहीं होने की उंगलियों को काटता है, यह 32/1 के साथ या अन्य "इन्वर्टर" 55 / 1 जो दांव के मूल्य पर सभी अंतर बनाते हैं।

यही कारण है कि क्विंट स्टार्ट टीम ने संभावित और वास्तविक बाधाओं के कई स्तरों के बीच सबसे अच्छा सैद्धांतिक अवसरों को इंगित करके एक मौलिक रूप से अलग तरीका चुना। इस प्रकार, एक सांख्यिकीय एल्गोरिथ्म से, इसके क्विंट + प्रोग्नोसिस से घोड़ों की कई श्रेणियों को मिलाना संभव हो जाता है, जिसमें पंटर्स के स्तर पर समान आकर्षण नहीं होता है। छोटा करने के लिए, यह पूछना पसंद करेंगे: "पसंदीदा के अलावा, कौन से घोड़ों में दलितों के बीच सबसे अच्छा मौका है और उपेक्षित लोगों के बीच कौन सा है?"

फिर, जब मौका सर्वश्रेष्ठ सैद्धांतिक अवसरों से जुड़ा होता है, तो हम क्षेत्र की वास्तविकता के करीब पहुंचने की उम्मीद कर सकते हैं।

क्विंट स्टार्ट प्रोग्नोसिस विकासवादी है और इसे तब तक संशोधित किया जा सकता है जब तक कि दौड़ की शुरुआत दांव पर निर्भर न हो।