我似乎无法理解 Samuel 的检查程序。 它首先使用带有截止的 Minimax 算法，这将通知机器做出更好的决定。 评估 f = w1 f1(n) + w2 f2(n)... 机器根据 Minimax 算法进行游戏并相应地进行移动，这为评估 function 提供了最佳价值。 而且，如果它得到了它 ...
查看 XGBoost 如何计算 tweedie 评估指标 (tweedie-nloglik) 的代码时，我们可以看到它的计算方式如下： 来源：以下第 310-313 行： https://github.com/dmlc/xgboost/blob/master/src/metric/elementw ...
我编写了以下自定义评估函数与 xgboost 一起使用，以优化 F1。 不幸的是，它在使用 xgboost 运行时会返回异常。 评价函数如下： 下面我提供了一个可重现的示例以及错误消息： 我不明白为什么该功能不起作用。 我遵循了这里的例子： https : //github.com/dml ...
我希望这是一个容易回答的问题，但是对于国际象棋的评估功能是如何工作的，我有些困惑。 我使用的是minimax算法，用于评估叶节点处的板，并考虑了材质，样方表，移动性等。minimax算法（不是negamax）的评估函数是否考虑了板中的每块板，黑色和白色，以计算电路板值，还是只看最小（黑色）或最 ...
我正在尝试使用来自 scikit-learn 的 f-score 作为 xgb 分类器中的评估指标。 这是我的代码： 但是有一个错误： Can't handle mix of binary and continuous ...
R中xgboost中的objective和feval什么区别？ 我知道这是非常基本的事情，但我无法准确定义它们/它们的目的。 另外，在进行多类分类时，softmax 目标是什么？ ...
我已经用Java编写了一个游戏。 游戏很简单（请参见下图）。 有4只鸟和1只幼虫。 这是一款2人游戏（AI与人类）。 幼虫可以对角向前和向后移动 鸟类只能沿对角线向前移动 如果幼虫能够达到第1行（围栏），则获胜。 如果鸟没有移动，幼虫也将获胜 ...
我正在探索如何在具有 alpha-beta 修剪的连接四游戏中使用 Minimax 算法。 所以我查看了一个关于 Connect4 玩家策略的源代码，发现了这个评估函数： 我在这个 PDF 中找到了所有这些代码： http : //ryanmaguiremusic.com/media_file ...
我做了一个非常简单的函数，该函数接受一个数字列表并返回一个由一些数字四舍五入的数字列表： 但是，我错误地将函数本身放在代码中，而不是内置的round() （如下例所示）： 并得到以下输出： 问题是：解释器如何知道在评估函数rounded()本身时必须应用rounded() ...
我正在使用R的插入包进行网格搜索和模型评估。 我有一个自定义评估指标，它是绝对误差的加权平均值。 权重在观察级别分配。 这里给出了一个示例，说明如何使用summaryFunction为插入符号train（）定义自定义评估指标。 报价： trainControl函数有一个名为s ...
游戏名为wizwoz： 红色（称为r）和金色（称为g）两个玩家最初选择两个值n和k。 创建一个n×n木板，其中k个“ r”和k个“ g”随机放置在板上。 从玩家r开始，每个玩家将其字母（玩家r的“ r”，支付者g的“ g”）放在棋盘上的一个空方块中。 棋盘填满后，每个玩家的分数等于棋 ...
我有一个“连接4”游戏的java实现（ 具有可变数量的列和行 ）。 此实现使用（根据用户的选择）Mini-max的Mini-max算法，使用Alpha-beta修剪，最大搜索maxDepth深度 我现在的问题是为板的状态设计一个好的评估函数 （这是在maxDepth返回的值）。 ...
我必须在Prolog中实现Hijara Game的智能版本。 您可以在以下链接中玩游戏并了解规则： http : //www.sapphiregames.com/online/hijara.php 我将使用Alpha Beta算法（直至搜索树的特定级别）。 这是我对人工智能的初次体验， ...
我有时会编写程序来玩棋盘游戏。 基本策略是标准的alpha-beta修剪或类似的搜索，有时通过终结游戏或开局的常用方法来增强。 我主要使用国际象棋变体，所以当需要选择我的评估功能时，我会使用基本的国际象棋评估功能。 但是，现在我正在编写一个程序来玩一个全新的棋盘游戏。 我如何选择一个 ...
我正在尝试为“四人制”游戏编写简单的AI。 基本的游戏原理已经完成，因此我可以投入不同颜色的硬币，它们彼此堆叠并填充2D阵列，依此类推。 到现在为止，方法是这样的： X是水平坐标，因为y坐标是由阵列中已经有多少块宝石确定的，所以我认为这个想法很明显。 现在的问题是我必须对特定的 ...