amae-koromo
amae-koromo copied to clipboard
SAPikachu
统计不同场况下的完场顺位概率
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？
— Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
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。
— Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>
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
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 【输入雀魂牌谱链接&你指定的条件（区间范围）】 【输出牌谱中对局针对你想要的条件判断真假&顺位结果】
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。
按我的理解這個需求是需要用神經網絡估計的
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？ 如果给定牌谱链接，能否知道此战一共进行了多少小局，东1局的几家配牌，摸打手顺，牌山内容？ 我不是询问牌谱屋已实现功能当中是否有此类解析，而是说，以你已经进行过的工作经验，要做到上述信息获取，是否困难？
我不是询问牌谱屋已实现功能当中是否有此类解析，而是说，以你已经进行过的工作经验，要做到上述信息获取，是否困难？
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。