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绝地求生玩家排名预测数据集的构建。

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简介：
通过运用我个人编写的代码，可以进行机器学习方面的实践性小练习。

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  • 绝地求生玩家排名预测的数据集
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    本数据集用于预测《绝地求生》游戏中玩家的最终排名，涵盖游戏行为、装备选择等多元变量，助力电竞分析与策略优化。 根据我的代码进行的机器学习小练习。
     
  • 绝地求生游戏数据集.rar
    优质
    《绝地求生游戏数据集》包含了玩家在该射击生存游戏中大量的行为和策略信息，适用于数据分析、模型训练及算法优化。 可视计算课程的数据集包含了用于教学和研究的各种数据集合。这些数据集旨在帮助学生更好地理解和应用可视计算领域的相关知识和技术。通过使用这些数据集，学习者能够进行实践操作，从而加深对复杂概念的理解，并提高解决问题的能力。此外，它们还为教师提供了一个资源库，便于创建课程作业、实验以及项目工作等教学材料。
     
  • 绝地求生数据分析探索与建模
    优质
    《绝地求生数据分析探索与建模》一书深入探讨了如何运用数据分析技术来提高玩家在游戏中的表现和战略决策能力。书中涵盖了数据收集、处理及模型构建等多个环节，旨在帮助读者理解并应用统计学原理优化游戏体验。 绝地求生数据集探索分析与建模 导入所需的库： ```python import numpy as np import pandas as pd # 展示相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from pdpbox import pdp # Sklearn相关模块 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from IPython.display import display from sklearn import metrics ```
     
  • 利用Python梯度提升树(GBDT)进行玩家排名预测【100012269】
    优质
    本项目运用Python中的GBDT算法对游戏玩家数据进行分析与建模，旨在准确预测玩家排名变化趋势，为游戏运营提供决策支持。项目编号：100012269。 使用LightGBM对《绝地求生：大逃杀》玩家的最终百分比排名进行预测。代码 `code.py` 包含两个部分：（1）特征工程；（2）模型。详细内容及说明见代码注释。 LightGBM 是一个实现 GBDT 算法的框架，由微软 DMTK(分布式机器学习工具包)团队在 GitHub 上开源，具有以下优点： - 更快的训练速度 - 更低的内存消耗 - 更好的准确率 - 分布式支持，可以快速处理海量数据 与基于预排序（pre-sorted）决策树算法的 GBDT 工具相比，LightGBM 使用基于直方图（histogram）的算法。在分割增益的复杂度方面，histogram 算法只需要计算 O(#bins) 次, 远少于 pre-sorted 算法的 O(#data)，并且可以通过直方图的相减来进行进一步加速。
     
  • 家庭用电预测的数据集
    优质
    本数据集包含丰富的家庭用电记录，旨在支持电力消耗模式分析与未来用电量预测研究。 家庭用电预测是指通过分析历史用电数据和其他相关因素来预估未来一段时间内的电力需求。这种方法可以帮助家庭合理安排用电计划，节省电费，并且有助于电网公司更好地进行电力调度与供应管理。通过对天气变化、生活习惯等因素的考量，可以提高预测模型的准确性，从而为用户提供更加个性化的服务和建议。
     
  • 食品需求预测数据集 - 数据集
    优质
    本数据集包含各类食品在不同时间段的需求量信息，旨在帮助研究者和从业者进行准确的销售预测与库存管理。 需求预测是每个不断增长的在线业务的重要组成部分。如果没有适当的需求预测流程，在任何给定时间几乎不可能拥有适量的库存。对于食品配送服务而言，处理大量易腐烂原材料使得准确预测每日和每周的需求尤为重要。因此，我们提出了这个数据集：Food demand.csv。
     
  • 百度飞桨《绝地求生》排名预测AI训练营：自改代码达95分，含《优化器内部修改》参考
    优质
    简介：本训练营聚焦于利用百度飞桨平台进行《绝地求生》游戏内玩家排名的AI预测。参与者通过自我创新和代码调整达到高度准确的模型效果，并深入探讨了优化器内部机制的改进方法，提供了一个全面了解深度学习技术应用的独特视角。 在百度飞桨内提出最优算法，并通过多次训练找到最佳优化器及学习率等方法，以使最终提交的文件达到95分以上。根据教程下载submission.zip并提交到作业中，查看代码成绩，超过91.8的基础分可以获得百度飞桨训练营证书。文件包含Python代码和原创教程，适合新手小白学习，并可以随时交流更好的算法。此资源供各位大佬参考使用。
     
  • Scratch2源码《绝地求生》版
    优质
    Scratch2源码《绝地求生》版是一款基于Scratch编程平台开发的游戏项目，它模仿了热门游戏《绝地求生》的核心玩法与机制。此作品旨在帮助学习者通过实践理解游戏设计和程序逻辑，适合对游戏开发感兴趣的初级开发者尝试制作类似射击生存类型的游戏体验。 Scratch2源码绝地求生资源在百度网盘分享。
     
  • 学生预测的天池数据集
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    学生预测的天池数据集是由学生团队针对阿里云天池平台发布的各类挑战任务所构建的数据分析与模型预测项目集合，旨在通过实践提升数据分析技能。 阿里天池比赛涉及机器学习项目，旨在预测学生成绩数据，适合用于练习机器学习技能。
     
  • 学生成绩预测 - 数据集
    优质
    本数据集包含了用于学生学习成绩预测的相关信息，包括学习时间、参与课外活动情况等变量，旨在通过数据分析提升教学效果和个性化教育方案。 该数据涵盖了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩、人口统计特征和社会及学校相关因素，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个关于不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。