Re: [閒聊] 失誤該如何定義好呢?

看板tetris (俄羅斯方塊 - Tetris)作者doom8199 (～口卡口卡　修～)時間11年前 (2013/03/10 12:49)推噓12(12推 0噓 11→)

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這篇提供一種不一樣的角度分析基本上，"手滑一次" (以下簡稱 oops XD) 的動作對玩家本身而言應該會破壞到原本的攻勢/防守所以一場遊戲結束後，會反映的統計量可能是 lpm、apm、combo、b2b、...etc 因此，不妨假設 OOPS 是 (LPM, APM, COMBO, B2B, ...) 的函數亦即令 OOPS = f(LPM, APM, COMBO, B2B, ...) 所以接下來的工作是如何找到函數 f ====== 這個問題其實就是單純的 estimation, 不過我還是整個講過一次 <1> 準備 observation: 先玩過一輪遊戲後，請"玩家本身"明確指出他在那些地方有手滑所以每場遊戲可以得到如下數據: │LPM │APM │oops│ ... ─┼──┴──┴──┴ 1│39.1 58.3 2 ... ─┤ 2│46.6 63 1 ... ─┤ 3│42.8 51.7 4 ... ─┤ ... ... ... <2> estimate model f() or oops[n]: 上面表格可以寫成 oops[i] = f(lpm[i], apm[i], ...) , i = 1 to n 為遊戲場次接下來看你是要直接估出 model f 還是直是接估出 oops[n+1] if (LPM, APM, ...) = (lpm[n+1], apm[n+1], ...) 兩個做法上，估 model f 會困難許多只是一旦估出來後，就能一直拿來用了 XD 後者作法就蠻多種，例如使用 kalman filter or particle filer <3> validation: 估完後一定要做驗證。例如有 30筆資料，那就 20筆拿來 training 剩下 10筆拿來做測試。可以假設 performance function 如下: 30 ^ error = Σ │oops[i] - oops[i]│ i=21 若 error 大於某一個值，代表估出來的東西不能相信那得回頭分析為啥誤差過大，然後不斷的 fix, 直到 error 在容許範圍 ===== 這裡的 input 可能尚須考慮到每個玩家的 "能力" 例如直接把 top 上的能力圖也納入考慮因為一場遊戲中，同樣的失誤率，不同玩家的 lpm or apm 可能會天差地遠差不多是這樣吧。要做到上述的步驟網路上應該有不少的程式可以直接拿來用 (這些都算是研究所的小 proj. XD) 想要寫個程式直接從影片判讀 "手滑" 這件事情我個人覺得這不是幾個工作天就能完成繞個路做或許輕鬆許多畢竟若有上百個影片檔，版大們應該沒有太多時間來逐一觀看 mv 找"手滑" -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 175.98.124.34

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Rentch

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