問題タブ [prediction]

私たちのオフィスでは、仕事の後、定期的にフーズボールやテーブル サッカーを楽しんでいます。私は、利用可能なプレイヤーからランダムな 2vs2 ラインナップを生成し、その後、試合結果をデータベースに保存する小さな Java プログラムをまとめました。

結果の現在の予測では、関係する 4 人のプレーヤーからの以前のすべての試合結果の単純平均が使用されます。これは非常に大まかな見積もりになりますが、次のようなことを考慮して、より洗練されたものに置き換えたいと思います。

• プレーヤーは、アタッカーとしてプレーするのは得意でも、ディフェンダーとしてプレーするのは苦手かもしれません (またはその逆)
• プレーヤーは特定の対戦相手に対してうまくいく/他の対戦相手に対しては悪い
• うまく連携できるチームもあれば、うまくいかないチームもある
• スキルは時間とともに変化する

ゲームの結果をできるだけ正確に予測するための最適なアルゴリズムは何ですか?

誰かがこれにニューラル ネットワークを使用することを提案しましたが、これは非常に興味深いように思えます... しかし、私はこのトピックについて十分な知識がなく、それが機能するかどうかを判断できません。

編集:
いくつかのプロジェクトの締め切りのために、これから長い休憩を取る必要がありました. 質問をより具体的にするには：

これまでに行われたすべての試合を含む次の mysql テーブルがあるとします。

関数 predictResult(blueDef, blueAtk, redDef, redAtk) {...}
をどのように記述して、SQL を実行したり、計算を行ったり、外部ライブラリを使用したりして、結果をできるだけ正確に推定しますか?

日ごとの最高のNetflix賞の提出のグラフを持っている人はいますか? 既存の進捗状況を推定して、いつ解決されるかを予測したいと思います。

代わりに、いつ勝つと思いますか、またその理由は何ですか?

新しいプログラムの品質レベルを追跡するために、人々はどのような手法を推奨していますか? 「品質レベル」などの定義が不十分な用語を採用し、それを定量化してから予測する方法はありますか? 現在、バグ率と S カーブを使用していますが、品質レベルを評価、推定、予測する他の方法を探しています。

既知のパターンに基づいて将来のイベントを予測するために研究するアルゴリズムまたはサンプル マテリアルを探しています。おそらくこれには名前があり、私はそれを知らない/覚えていません。この一般的なものは存在しないかもしれませんが、私は数学やアルゴリズムの達人ではないので、ここで方向性を尋ねています.

例として、私が理解しているように、次のようになります。

静的イベントは、1 月 1 日、2 月 1 日、3 月 3 日、4 月 4 日に発生します。簡単な解決策は、各発生間の日/時間/分/何かを平均し、その数を最後の既知の発生に追加して予測することです。

何を求めているのか、何を勉強すればいいのか?

特定の目標や考慮すべき特定の変数はありません。これは単なる個人的な考えであり、私が何か新しいことを学ぶ機会です.

おそらく遠い将来、脳波を読み取る技術（すでにある程度存在しています）が利用可能になるため、多くの人が物理的な入力（キーボードなど）にそれほど依存しなくなると考えているのではないかと考えていました。ちょっと怖いです....とにかく、私はこれについて空想にふけっていたときに、次のアイデアが思い浮かびました: プログラマーがコードにロジックを実装して、ユーザーの意図を正確に予測し、意図した操作を必要なく実行できるとしたらどうでしょうか?人間関係のために。私は特定の何かを探しているわけではありません。誰かの考えについて少し興味があります。

イベントの発生を予測するのに最適な方法を知りたいです。たとえば、5 年間のマラリア感染の発生からの一連のデータと、発生に影響を与える他のいくつかの要因が与えられた場合、次の 5 年間のマラリア感染の発生を予測したいと思います。私が考えたのは、ファジー論理規則を使用して一種の発生要因を導出し、発生要因で発生を平均して最初の予測発生を取得し、次に予測発生ですべてを平均して、5 つすべてについて反復を続けることでした。何年もかかりましたが、オンラインで助けを求めることにしました。

私は加重勾配 1 アルゴリズム(より正式にはここ (PDF) )について読んでいました。これは、さまざまなユーザーからアイテムの評価を取得し、少なくとも 1 つの評価と 1 つの欠損値を含むユーザー ベクトルを指定して、欠損評価を予測することになっています。

アルゴリズムの Python 実装を見つけましたが、それをRに移植するのに苦労しています (R の方が快適です)。以下は私の試みです。それを機能させる方法に関する提案はありますか？

よろしくお願いします。

これについてご意見をお聞きしたいです。これは理論的な問題です。

私は、AJAX を使用してサーバーと通信するユーザーに表示されるインターフェイスを持っている状況にあります。ここでは、サーバー側の言語は問題ではありません。フィールドを持つフォームがあり、それぞれが削除可能です。ユーザーがいくつかの「削除」チェックボックスを選択して更新を押した場合、次の 2 つのオプションがあります。

オプション 1: フィールドを削除するときは、JavaScript を使用して HTML をすぐに削除し、バックグラウンドで AJAX を実行してそれらのフィールドを削除します。これにより、高速なインターフェイスの外観が実現され、ユーザー エクスペリエンスが向上します。ただし、サーバー側で AJAX 呼び出しが失敗した場合 (フィールドを削除できなかった場合)、以前に削除された HTML フィールドは、ユーザーに (それらが削除されているという) 誤った仮定を与えます。

オプション 2: フィールドを削除するときは、AJAX を実行します。その成功に応じて、HTML を削除するか、または削除しません。これにより、ユーザーに正確なフィードバックが提供されますが、フォームは AJAX 呼び出しが終了するまでフリーズします = 遅くなります。

あなたの考えは何ですか？どちらのアプローチを採用するのが良いと思われますか、またはそれをオプションにする必要がありますか?

この新しいエンティティに関する情報が不足しているために、新しいユーザーまたはアイテムがシステムに入るときに推奨を行うことが問題になる「コールドスタート」問題を克服するための方法/アプローチは何ですか。

予測に基づいた推奨（性別、国籍など）を行うことを考えることができます。

アプリのダウンロード数をカウントする小さなツールを書いています。すべてのダウンロードをタイムスタンプ付きで保存します。

今日のダウンロードなどを予測するために通常使用されるアルゴリズム (php と mysql) は何ですか?