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统计不同场况下的完场顺位概率 #92
Comments
不好意思,不太明白你說的意思,請問可以舉幾個例子嗎? |
比方说南3局一本场我是南位,大家点数是10000,20000,30000,40000,我想知道这个点数分布情况下我完场时1位/4位的概率是多少
AI好像可以算这个但应该不如统计出来的精确
方不方便提供这种查询功能呢?
在 2023-01-10 20:49:50,"Joe Hu" ***@***.***> 写道:
不好意思,不太明白你說的意思,請問可以舉幾個例子嗎?
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不好意思,這個就超出我這邊的能力了。按我的理解這個需求是需要用神經網絡估計的,這個我是不會弄。 |
谢谢您的回复,抱歉提了过于外行的需求
我这边之前看到的结果大概是用神经网络,但不同软件在某些点会有一点偏差
才想着有没有可能传统的统计方法可以得出更好的结果
但仔细想想其实数据量还差得很多吧
在 2023-01-11 10:10:05,"Joe Hu" ***@***.***> 写道:
不好意思,這個就超出我這邊的能力了。按我的理解這個需求是需要用神經網絡估計的,這個我是不會弄。
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如果你把点数的指定扩大到一个区间范围,也就是能够筛选出曾经的对局当中符合你的条件的足够数量对局,那么数据本身是可以通过传统统计方式整理聚合的,但是需要大量的算力和存储空间,以及查询界面的UI复杂度。 这个需求的程序化描述是 然后针对你选取的数据集(如果你想选取的是自己账号的对局,那么牌谱屋已经提供了现成的牌谱链接列表),用上述程序进行批量处理。 这种耗费算力的程序显然不能够对一般用户开放,不然服务器开销会成倍上升。 所以你的选择是,自己写/参考他人开源项目改写一个这样的程序,然后爬虫获取牌谱链接,批量处理统计出结果。 如果你想为了研究目的,已经做好了统计相关的各种准备,仅仅需要更多牌谱链接作为数据源,那我相信作者大大不会不愿意向你提供举手之劳的帮助的。
如果需求是根据一个特定的场况(可以说严格匹配的条件下几乎匹配不到一模一样的场况),那么这种程度的预测程序必然需要用到人工智能预测算法,复杂度的确会更高。 @SAPikachu 顺便想了解一下,牌谱屋目前对牌谱信息的处理,能做到什么细节程度? |
仔细一想,牌谱屋里已经有打点,和巡,向听,等等数据,这个问题的答案应该是肯定的,我有时间研究一下代码吧。 |
给定局数、供托、点数分布,想知道完场时各种排名出现的概率
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