击败纽约时报 Rock/Paper/ Scissors AI 的算法
The algorithm that beats this New york times' Rock/Paper/ Scissors AI
在 Rock/Paper/ Scissors 中击败*这个纽约时报人工智能的算法？ （老手模式）
http://www.nytimes.com/interactive/science/rock-paper-scissors.html?_r=1&
（必须启用 Flash 才能与 AI 一起玩）（网站不断提供有关 AI 如何在您玩至少 5 次后选择下一步的信息）
我正在自学机器学习，我还是个新手。 （昨天才开始）。
我的朋友告诉我，他们被分配去解决上述问题，但没有在他们的 ML class 中学习任何 ML 技术。我也想这样做，但我想不出除了暴力之外的任何其他方式。
对于训练数据集，使用 AI 100 次或更多时间并收集这 100 次或更多数据。使用这些数据创建一个算法，这样你在使用你的程序时比不使用你的程序时赢得更多的游戏。作为一个超级新手，我什么都想不起来。
有什么提示吗？
谢谢
新手模式
所以该网站的好处在于，它显示了每一个动作背后的想法。它试图通过查看您的动作历史来预测您的动作。
因此，您的搬家历史可能如下所示：
（石头=r，剪刀=s，布=p）
r p s p p s s r r p s
现在它会查看历史并尝试找到 r p s 的重现。它在历史的开头找到这个r p s p p s s r r p s，然后发现你玩了p。因此计算机的下一步将是s。
如果找不到重复出现的字符串 (r p s)，它会查找较小的字符串 (p s)，依此类推。如果它发现多次重复出现，则选择重复次数最多的那个（或者甚至只是随机选择一个）。
因此您可以编写一个与网站上的程序完全相同的程序。您尝试预测自己的举动（就像网站的程序一样）。
因此，例如 (r p s)，计算机会预测 p 的移动，因此根据这些知识，您会选择 s.
老手模式
在退伍军人模式下，AI 使用 200000 场比赛的历史来预测您的下一步行动。因此，要尝试击败它，您将以与 AI 完全相同的方式使用 100 场比赛的历史记录。
您查看当前尝试的历史加上您的历史（100 场比赛）并尝试找到某种类型的重复（例如 r s p r）。你看看计算机对此的反应是什么。现在你相应地选择，这样你就打败了电脑。当然，这不会总是赢，因为计算机经常在两次选择之间使用随机响应（并且历史较长，因此可以从中选择更多样本）。但这应该会增加您获得的胜利数量。
我也没有任何机器学习经验，但这将是我编写程序的策略。
希望对您有所帮助。
如果你打不过他们就加入他们;)
干杯
开始游戏之前，先拿一副牌，把梅花和王牌扔掉。
这给你留下了三个主要的花色。黑桃（石头）红心（剪刀）和方块
（纸）。洗牌真的很好。然后按照它们所在的顺序使用这些卡 -
当你 运行 出局时，将它们洗牌，然后再做一次。我通常赢。
LDA
在 Rock/Paper/ Scissors 中击败*这个纽约时报人工智能的算法？ （老手模式）
http://www.nytimes.com/interactive/science/rock-paper-scissors.html?_r=1& （必须启用 Flash 才能与 AI 一起玩）（网站不断提供有关 AI 如何在您玩至少 5 次后选择下一步的信息）
我正在自学机器学习，我还是个新手。 （昨天才开始）。
我的朋友告诉我，他们被分配去解决上述问题，但没有在他们的 ML class 中学习任何 ML 技术。我也想这样做，但我想不出除了暴力之外的任何其他方式。
对于训练数据集，使用 AI 100 次或更多时间并收集这 100 次或更多数据。使用这些数据创建一个算法，这样你在使用你的程序时比不使用你的程序时赢得更多的游戏。作为一个超级新手，我什么都想不起来。
有什么提示吗？ 谢谢
新手模式
所以该网站的好处在于，它显示了每一个动作背后的想法。它试图通过查看您的动作历史来预测您的动作。 因此，您的搬家历史可能如下所示： （石头=r，剪刀=s，布=p）
r p s p p s s r r p s
现在它会查看历史并尝试找到 r p s 的重现。它在历史的开头找到这个r p s p p s s r r p s，然后发现你玩了p。因此计算机的下一步将是s。
如果找不到重复出现的字符串 (r p s)，它会查找较小的字符串 (p s)，依此类推。如果它发现多次重复出现，则选择重复次数最多的那个（或者甚至只是随机选择一个）。
因此您可以编写一个与网站上的程序完全相同的程序。您尝试预测自己的举动（就像网站的程序一样）。
因此，例如 (r p s)，计算机会预测 p 的移动，因此根据这些知识，您会选择 s.
老手模式
在退伍军人模式下，AI 使用 200000 场比赛的历史来预测您的下一步行动。因此，要尝试击败它，您将以与 AI 完全相同的方式使用 100 场比赛的历史记录。
您查看当前尝试的历史加上您的历史（100 场比赛）并尝试找到某种类型的重复（例如 r s p r）。你看看计算机对此的反应是什么。现在你相应地选择，这样你就打败了电脑。当然，这不会总是赢，因为计算机经常在两次选择之间使用随机响应（并且历史较长，因此可以从中选择更多样本）。但这应该会增加您获得的胜利数量。
我也没有任何机器学习经验，但这将是我编写程序的策略。
希望对您有所帮助。
如果你打不过他们就加入他们;) 干杯
开始游戏之前，先拿一副牌，把梅花和王牌扔掉。 这给你留下了三个主要的花色。黑桃（石头）红心（剪刀）和方块 （纸）。洗牌真的很好。然后按照它们所在的顺序使用这些卡 - 当你 运行 出局时，将它们洗牌，然后再做一次。我通常赢。
LDA