मैं स्लोपोन एल्गोरिदम का उपयोग करने की योजना बनाने की योजना बना रहा हूं ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि कोई गेमर गेम में दिए गए स्तर को पूरा कर सकता है या नहीं?स्लोपऑन एल्गोरिदम का उपयोग करके भविष्यवाणी करने के लिए कि कोई गेमर गेम में स्तर पूरा कर सकता है या नहीं?
- गेमर बहुत से खेलते हैं और खेल में 100 के स्तर को पूरा करने के लिए प्रयास करें:
यहाँ परिदृश्य है।
- प्रत्येक गेमर स्तर को पार करने तक जितनी बार चाहें उतना बार एक स्तर खेल सकता है।
- सिस्टम प्रत्येक स्तर के लिए स्तर और ReTries की संख्या का ट्रैक रखता है।
- प्रत्येक गेम स्तर 3 श्रेणियों में से एक (आसान, मध्यम, हार्ड)
- प्रत्येक श्रेणी में स्तरों का अनुमानित वितरण 33% है जिसका अर्थ है कि 33% स्तर आसान हैं, 33% स्तर कठिन हैं आदि
इस जानकारी का उपयोग:
एक नया गेमर खेल खेल शुरू होता है, कुछ स्तरों के बाद, मैं भविष्यवाणी करने के लिए सक्षम होना चाहते हैं जो स्तर कर सकते हैं गेमर क्रॉस आसानी से और जो स्तरों वह कर सकते हैं/वह आसानी से पार नहीं है।
इस अनुमानित क्षमता के साथ मैं गेम स्तर प्रस्तुत करना चाहता हूं जो उपयोगकर्ता 50% संभावना से पार करने में सक्षम होंगे।
क्या मैं इसके लिए स्लोपोन एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता हूं?
तर्क यह है कि मैं मूवी रेटिंग सिस्टम के साथ जो कुछ करना चाहता हूं उसके बीच बहुत सारी समानताओं को देखता हूं।
एन उपयोगकर्ता, एम आइटम और एन रेटिंग किसी दिए गए आइटम के लिए उपयोगकर्ता रेटिंग की भविष्यवाणी करने के लिए।
इसी तरह, मेरे मामले में, मैं
n उपयोगकर्ताओं, मीटर के स्तर और एन पुनर्प्रयास ...
फर्क सिर्फ इतना है एक फिल्म रेटिंग प्रणाली रेटिंग एक 1-5 पैमाने पर तय हो गई है में किया जा रहा है और मेरे मामले में रीट्री 1-एक्स (x 30 के रूप में उच्च हो सकती है)
जबकि सैद्धांतिक रूप से कोई 30 बार फिर से प्रयास कर सकता था, क्योंकि अब मैं ऊपरी सीमा को 30 पर ठीक करने और बाद में समायोजित करने के साथ शुरू कर सकता हूं। अधिक डेटा है।
धन्यवाद।
+1 अच्छा बिंदु! –