TrueSkill「まだ Elo レーティングで消耗してるの?」 - Qiita
徒競走のタイムと違って、対戦型ゲームの巧さというのは簡単には数値化できません。 しかし、なんとかしてそれを実現させようとして生まれたのがレーティングです。 古典的にはチェスのために生み出された Elo レーティングが存在し、様々な改良アルゴリズムが生み出されてきました。 TrueSkill は Microsoft が開発したレーティングアルゴリズムです。 Microsoft が開発したとあって Xbox Live のゲームで使用されているようです。 このアルゴリズムには既存のレーティングアルゴリズムと比較して以下のような特徴があるそうです。 収束が早い。 レーティングに初めて参加するプレイヤーの実力を推定するのに何度も何度も不適当なマッチングで対戦する必要がない。 複数人による対戦に対応している。 勝ちか負けかのみならず順位を定めるようなゲームやチーム戦1のゲームにも使用できる。 ゲームへ
Welcome to Glicko ratings
Glicko Ratings: This web site is intended to provide some background in the theory and practice of rating competitors in games and sports. Two rating systems I have invented: The Glicko rating system, which is in the public domain (document revised Sept 10, 2016, to clarify various aspects of the algorithm) The Glicko-2 rating system, an improvement on the original Glicko system. This document has
TrueSkill Ranking System - Microsoft Research
One can see that σ values – the uncertainty in the skill for each player – is lower after the match, substantially more so for the players on the 4th and 5th rank (Darren and Eve) Those two players have the property that they are “bracketed” by a maximal number of players in terms of defeat: They were defeated by 3 (or 4) players and they defeated 4 (or 3) other players. In contrast, the first pla
階層ベイズモデルで勝敗データからプロ棋士の強さを推定してみました
タイミングの悪さに定評があるberoberoです。以前の記事のTrue Skillモデルを若干拡張して、勝敗データから将棋のプロ棋士の強さ（skill）を推定しました。 まず勝敗データとレーティングの値ですが、こちらのサイトを参考にさせていただきました。このようなデータを日々更新していくのには多大な努力と忍耐がないとできません。素晴らしいサイトです。 モデルのBUGSコードは以下のようになりました。 今回は以前よりはデータが豊富にあるため、skillをこの10年の時系列に沿ったARモデルにしています。1年ごとに対局データを分けて、1年ごとにskillを推定しています。また個人ごとの勝負におけるムラも推定しています。こちらはARモデルにすると収束が著しく悪くなったため、時刻で不変としました。ほんとは禁酒しただとか彼女と別れただとかで勝負ムラも変わってくると思うんですけどデータ不足で推定は厳し
World Football Elo Ratings
Ratings for national football teams based on the Elo rating system.
女性声優140人ソート
MAX800問以上（'A｀） より好きだと思うほうのお名前をクリックしていってください。 声で選ぶも良し 人柄で選ぶも良し。 とにかく長いです。すごく長いです。。 最後に、あなたの好きな声優さんランキングがずらーっと出ます。
Rating of Go
碁のレーティングについて 理論 理論は こちら 文中の図14のカラー版 当初は碁のレーティングについて考えていたことを軽くまとめるつもりが、 碁に限らぬ一般のレーティングに関する考察の部分が大半になって しまいました。数学や数値計算に関する多少の知識はありますが、 レーティングや統計に関しては素人なので、いわゆる車輪の再発明をたくさん していると思います。 実例 実例1 (iGo棋院、2004年7月〜12月) 実例2 (iGo棋院、2004年1月〜12月) 実例3 (プロ、2004年1月〜12月) 実例4 (プロ、2003年1月〜12月) 実例5 (囲碁きっず!、2004年1月〜12月、13路含む) 実例6 (将棋のプロ、2004年1月〜12月) 実例7 (iGo棋院、2005年1月〜12月) 実例8 (iGo棋院、2006年1月〜6月) 参考ページ KGSについてのページ 緑石のデータ保
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The Sonas Rating Formula – Better than Elo? | ChessBase
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