誰でも分かるTrueSkill - Qiita
これが、$P(Y|X)$に当たり、尤度と呼ばれます。 以上の情報から、ベイズの定理を用いて、事後確率、$P(X|Y)$を求めることができます。 なぜなら、確率の基本定理より、 $P(Y)=\sum_{X}P(X,Y)=\sum_{X}P(Y|X)P(X)$ が成り立ち、 $P(Y=包丁|X=シェフ）P(X=シェフ）= 0.8 \times 0.2 = 0.16$ $P(Y=包丁|X=バイト）P(X=バイト）= 0.3 \times 0.8 = 0.24$ で、結局、 $P(Y=包丁) = 0.4$ であることが分かり、 $P(X=シェフ|Y=包丁）= 0.16/0.4 = 0.4$ $P(X=バイト|Y=包丁）= 0.24/0.4 = 0.6$ となります。もともと事前確率では$P(X=シェフ)=0.2$だったため、凶器が判明したことにより、シェフが犯人である確率（事後確率）が20%から4
グリコレーティング - Wikipedia
グリコレーティング (Glicko rating) は、チェスや囲碁のようなゲームにおいてプレイヤーの強さを評価（レーティング）するためのアルゴリズムである。マーク・グリックマンによりイロレーティングを改善するべく発明されたもので、当初はチェスのランキングに用いることが意図されていた。レーティングの定義や基準はイロレーティングと同様である。グリコレーティングの最大の特徴は、レーティング計算時にレーティング偏差 (ratings deviation, RD) と呼ばれるレーティングの信頼性を図る手法が導入されたことである。 グリコレーティング並びに後述のグリコ2レーティングはパブリックドメインとして公開されており、多くのオンライン上のゲームサーバーにおいて用いられている（例、Lichess, Free Internet Chess Server, Chess.com, Counter-Str
イロレーティング - Wikipedia
イロレーティング (Elo rating) とは、対戦型の競技（2人のプレイヤーまたは2つのチームが対戦して勝敗を決めるタイプの競技）において、相対評価で実力を表すために使われる指標の一つ。数学的裏付けのある最も著名なレーティングシステムである。 イロレーティングは、もともとチェスの実力を表すために考案されたものだが、様々な競技に応用されている。具体的には 国際チェス連盟の公式記録 日本アマチュア将棋連盟の公式記録 将棋や囲碁などのオンライン対局場 サッカーのFIFAランキング ラグビーなどの一部の競技団体のランキング 対戦型オンラインゲームのランキングやマッチング などでイロレーティング、あるいはイロレーティングを改変したレーティングシステムが採用されている。一部の競技では単にレーティングと呼ぶこともある。 なお、「イロ」とは、考案者であるアルパド・イロ（ハンガリー生まれのアメリカ人物理
「しりとり」の戦いかた、すこし反省した - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
JavaScript でオセロを実装する(原始モンテカルロAI編) | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
以前、オセロの対戦AIの作成しましたが、そこでは実装を簡略化する為に盤面の価値を 盤面の価値 = 自分の石の数 – 相手の石の数 という単純な方法で決めていました。 でも、これには問題があります。 同じ石でも配置場所によって価値は異なるはずです(例: 角は最強)。それが考慮されていません。ゲーム終盤になってくると石の数が重要になってきます。でも序盤から石の数を重視するのは方向性としておかしいです。 という訳で、 序盤から中盤では石の配置場所を重視する終盤では石の数を重視する 形で盤面の価値を算出すれば、結構良さそうなAIになりそうです。 しかし、今度は 「序盤」「中盤」「終盤」をどのように区別するのか?石の配置場所の強弱はどう決めるのか?同じ配置場所でも周囲の状況次第で強弱が異なるのでは? という問題が出てきます。これは作るのが面倒臭そうです。 どうにかしてお手軽かつそこそこ強そうなAIを
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/index.php?action=pages_view_main&active_action=repository_action_common_download&item_id=9670&item_no=1&attribute_id=22&file_no=1&page_id=13&block_id=23
