艦これのルート分岐を統計から解析する(2)

前回の続きです。


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艦これのルート分岐を統計から解析する(1)

『艦隊これくしょん』って何?どういうゲームなの?という話は割愛します。



提督を悩ませる要素の1つに羅針盤があります。

羅針盤は一見ランダムですが、艦隊編成や装備編成によっては羅針盤の挙動が変わったり、変わらなかったりします。

例えば、
  • キス島沖(3-2-出撃) 軽巡旗艦かつ残り艦隊が全て駆逐艦 , 全て駆逐艦 のどちらでも無いなら 敵水雷戦隊(A)に必ず向かう
  • アルフォンシーノ方面(3-3-A) 正規空母+軽空母+装甲空母の合計が1隻以下で うずしお(B)に必ず向かう
  • バシー島沖(2-2-E) 正規空母,軽空母,水母のいずれかを含むと70%でボスマスへ、そうでなければ30%でボスマスへ向かう

など。


ところで、MyFleetGirlsというサイトを見つけました。
通信パケット拾ってデータベースに蓄積するシステムらしいです。
統計の使用に関するライセンスが分かりません

羅針盤の情報もしっかり蓄積されており、例えば、
「戦艦/戦艦/正規空母/正規空母/重巡洋艦/重巡洋艦 の艦隊は、281回3-3-AからEへ向かっている」
ということが分かります。


機械的に解析できないかなぁ。

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K-means法

n個のデータをm個の塊とみなし分別するアルゴリズム。
とても単純なアルゴリズム。


乱雑な実行結果の可視化
Before
20160214kmean_0.png
After
20160214kmean_1.png

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tag : c++ Ruby 機械学習 アルゴリズムとデータ構造

[Ruby]ロジスティック回帰の実装

要は機械学習です。

クイズ
1要素目にグループ{t,f}、2,3要素目にデータが入る。
このデータに対して機械学習を行い、2,3要素目の値を引数として
できるだけ正確なグループを割り当てられるようなプログラムを作成せよ。

t,7,4
f,2,5
f,4,5
f,3,1
t,9,12
f,4,3
t,5,6
f,5,2
t,4,8
f,1,1

このサンプルデータは線形分離可能です。
何故ならば、2要素目+3要素目 > 10 を満たすグループをt、そうでないものをfに分類しているから。

逆に、そのような方法(線形連結)で分離ができるデータを線形分離可能と言います。
2016/02/09 補足:
i要素目の値が大きければ大きいほど(小さければ小さいほど)グループに分類されやすくなるデータ。

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自分がつまづいた話題、なんとなく書きたいと思ったこと、ググったけど殆ど資料なかったぞオイ な話等をアップする予定。通りすがりでも、参考になっていただければと。プログラムの例外入力、メモリリークは責任負いません。投稿された記事は修正・削除する場合があります。
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