概率输出

GarettGarett 成员职位:10因素二世
2018年11月编辑 在帮助
你好,
这是我的介绍性帖子，所以我想打个招呼。：）

此外，rapidminer是一个很棒的应用程序，感谢开发人员。

我计划使用rapidminer来预测一个人在不同情况下在在线扑克中折叠的概率，我想要求最好的架构来返回0到1之间的值，这是某人折叠他们的手的预测概率。

我相信神经网络和监督式学习是必要的，可以使用我保存的数千份手部历史的输入。我可以导出某些球员的统计数据，以excel。我认为它应该包含以下某些属性:

player1下注金额-----玩家2下注金额----投注回合----棋盘纹理…


然后我希望标签或输出值是从手的历史中学习到的相应的概率。这个概率将被添加到基于许多蒙特卡洛摊牌的摊牌中获胜的概率中，以给我提高的价值。

神经网络会是我想做的最好的方法吗?
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答案

  • GarettGarett 成员职位:10因素二世
    我想我把这个贴错论坛了:阿。对不起。
  • GarettGarett 成员职位:10因素二世
    好吧，我做了一些研究，看起来根据这篇关于概率估计的文章，朴素贝叶斯是我最好的选择:
    http://www.cs.washington.edu/ai/nbe/nbe_icml.pdf
  • IngoRMIngoRM 管理员、版主、员工、RapidMiner认证分析师、RapidMiner认证专家、社区经理、RMResearcher、会员、大学教授职位:1751年RM创始人
    你好,

    不错的应用程序，如果您能够针对特定对手进行个性化预测，它也应该会变得有利可图；） 

    神经网络会是我想做的最好的方法吗?
    可能不会。根据我的经验，一个经过良好调优的神经网络可以在少量数据上做得很好，但通常不是很健壮，也不能很好地扩展到大量数据。当然，没有万能的灵丹妙药，但我肯定会给出数据挖掘方法，如NaiveBayes，各种支持向量机实现和其他回归方案，以及更简单的方法，如Perceptron。

    欢呼,
    Ingo
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