Jump to content
Korean Random

skyflash88

User
  • Content Count

    5
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

1 Noob

Contacts

  • Nick
    skyflash88
  1. Вот поэтому я и не люблю ООП, зачем иерархии когда можно все в один большой массив запихнуть =). Если все записи стандартные то я скорее всего напишу простенькую прогу в турбопаскале которая это все как стринг обработает и порежет на мелкие кусочки (заранее извиняюсь если вы предпочитаете ООП, и от того что я собираюсь сделать ваш мозг скручивается в агонии)))))) Работать я буду в Octave (бесплатный аналог Matlab) и уже нашел для него модуль для чтения и записи файлов в JSON, но надо будет сначала потестить, если получится то не нужно будет это все как стринг распиливать. Единственное возможное усложнение это еще дополнительные расчеты того-же вида. Спасибо, буду ждать. а пока буду разбираться с JSON)
  2. зачем мне объяснять про JSON и unixtime? насколько я понял в лог идет массив данных для всех игроков название переменной-значение, мне просто нужно знать что обозначают эти переменные, а данные я уже сам нибудь обработаю. Про передачу данных: Насколько я сейчас понимаю сейчас расчет шансов на победу проводится локально по формулам которые описаны в первом топике. В случае если у меня все получится то формулы будут посложнее. В лучшем случае: 30 раз нужно будет просчитать функцию вида f(t)=1/(1+exp(-t)), где t=A1X1+A2X2+...+AnXn) и еще 2 раза где t=A1Y1+A2Y2+...+A30Y30 и еще раз но t=A1Z1+A2Z2 A# - константы которые я найду X1- исходные данные (процент побед, нанесенный урон и т.д.) Y# - цифры полученные при первых 30 вычислениях Z# - цифры полученные при последних двух вычислениях в итоге получаем шанс на победу в процентах Как мне кажется произвести эти вычисления не будет слишком трудоемким а если вычисления происходят локально, как я предпологаю, то передавать ничего не надо На счет сбора данных, я сам могу поиграть с сохранением лога, и друзей тоже попрошу. Для обучения вначале лучше использовать небольшое количество примеров, т.к. операций для вычисления коэффициентов A# на порядок больше те которые нужны для расчета шанса. так что если объем вычислений не слишком большой когда будет время и желание распишите пожалуйста что обозначают переменные =)
  3. Можно объяснить что именно там написано, с setup и chance почти разобрался а вот result не понятен. И подтвердите правильно ли я понял setup в нем по очереди (кстати по какому принципу они сортируются?) данные всех 30-ти игроков. {"b":1,"c": 1 или 2 в зависимости от команды {"tl":6, уровень танка "vn":"SU-100", название танка "tf":0, ??? "r":50, общий процент побед "td":0, ??? "tb":63, количество боев на танке "w":2527, общее количество побед "id":6260143, игровое id "b":5021, общее количество боев "tw":37, количество побед на танке "clan":"", название клана ("" - игрок не состоит в клане) "ts":0, ??? "tr":56, ??? "name":"INSI74", ник игрока "e":1100}, общая эффективность игрока "a":6260143, игровое id "f":"", ??? "d":"SU-100", название танка "e":"INSI74"}, ник игрока ??? - те параметры которые я не понял вопрос, с какой целью повторяются в конце три параметра "a", "f" и "e", причем выше e была эффективность а потом ник. в chance соответственно общий шанс и шанс по технике. results я не понимаю, и еще вопрос - что обозначают эти цифры? какая-то привязка ко времени в момент записи в лог? 1353505548913:setup: 1353505549170:chance: 1353506136599:results: Про использования "чистых" данных, да согласен, но все будет зависит от скорости расчета, я не могу сказать точно сколько времени займет расчет шанса на победу, Чем больше исходных данных, естественно тем дольше. Будет ли это 1 и 2 секунды соответственно или 10 секунд и минута - большая разница. В итоге кстати получится не совсем формула, а скорее несколько, которых нужно последовательно просчитать, это не является проблемой?
  4. я просто не знал про открытость и т.д. =) Предлагаю создать нейронную сеть для расчета шанса на победу Для этого нужны примеры боев: В качестве исходных данных можно использовать например рейтинг эффективности, общее количество боев и процент побед, а также количество боев на технике на которой играет игрок в данном бою, процент на данной технике, и конечно результат боя. С этими примерами обучается нейронная сеть для предсказания шанса на победу. Сразу скажу что не являюсь экспертом в данной области но некий опыт есть и могу попробовать такое сделать если у вас такие данные есть, или есть возможность их каким либо образом собрать.
  5. Уважаемые разработчики, предлагаю свою помощь для создания более точной формулы для расчета шанса на победу используя машинное обучение (в частности нейронные сети). Есть небольшой опыт в создании и настройки нейронных сетей для решения различных задач классификации. Если вам данное предложение интересно свяжитесь со мной либо через личное сообщение либо через e-mail для дальнейшего обсуждения!
×
×
  • Create New...