Публикации по теме 'league-of-legends'
Как создавать гистограммы и диаграммы hbar с метками с помощью matplotlib
Руководство по проекту для начинающих в области науки о данных с использованием данных League of Legends
Введение
В первый раз, когда я построил гистограмму, я не мог сразу понять , как добавлять метки к столбцам. Особенно беспокоили меня горизонтальные гистограммы. Так что не беспокойтесь, если у вас тоже не получается заставить его работать . В этом посте вы узнаете , как это делается, а также несколько советов и приемов. для стилизации диаграммы.
ПРИМЕЧАНИЕ...
Прогнозирование пути к победе в League of Legends
Существует множество накладных приложений для определения вашего собственного мастерства в текущей игре LoL, но что, если бы вы могли перейти к делу и увидеть общий процент шансов вашей команды первым уничтожить нексус другого?
Первые несколько минут в игре Summoner’s Rift имеют решающее значение. К счастью, существует база данных на Kaggle , которая содержит первые десять минут статистики около десяти тысяч игр на уровне Master. Используя эти данные, я решил создать модель..
6 причин, по которым игра в League Of Legends после просмотра Arcane может быть вашей самой большой ошибкой
Офир Дахан
Наблюдение за последним хитом Netflix, посвященным бунтующим играм «Arcane», оставило большинство из нас с открытыми ртами, жаждущими большего, и заставило многих из нас начать задаваться вопросом: «А, должен ли я скачать и попробовать League Of Legends?». И хорошо, прямо перед тем, как вы это сделаете, потерпите немного и прочтите, почему это может быть не такой хорошей идеей, как вы думаете.
League Of Legends, какой бы хорошей она ни казалась для уже существующего сообщества..
Data Science Project — Набор данных League of Legends, часть 2.
В прошлый раз мы проанализировали набор данных LoL на предмет факторов, которые могут привести к победе команд по разным глобальным целям. Теперь возьмем данные о составах команд и визуализируем их.
В нашем последнем посте на Medium мы взяли набор данных League of Legends с kaggle, который содержит записи о более чем 50 000 рейтинговых матчей. Каждая запись имеет ряд функций, включая команду-победителя, чемпионов, используемых для каждой команды, количество башен и другие глобальные..
Оптимизация сборок LoL с помощью машинного обучения
Поиск подходящих предметов и рун в LoL приносит игрокам высокую прибыль при минимальных затратах. Это важная часть работы аналитика, поскольку поиск таких сборок в основном связан с оптимизацией и исследованиями.
До сих пор поиск подходящих сборок элементов выполнялся в основном методом проб и ошибок, с упором на аналитику и опыт, а не на прогнозирование и машинное обучение. Иногда невероятно мощные предметы оставались незамеченными в течение многих месяцев (Ardent Censor 2016) или..
Классификатор позиций League of Legends с SVM
Для этого проекта мне было интересно поработать с библиотекой svm scikit-learn и попытаться применить модель классификатора Support Vector Machine к чему-то, что меня также интересует: League of Legends. Вот краткий обзор того, что такое SVM:
SVM — это модель машинного обучения, реализующая концепцию классификатора опорных векторов. Во-первых, у вас есть два набора разных ярлыков, и вы пытаетесь их классифицировать. Как показано на рисунке выше, красный и синий цвета разбросаны по..
Что-то из ничего, один из моих первых опытов работы с Riot API
Я всегда обнаруживал, что самые интересные проекты, над которыми я работал, были те, которые объединяли несколько моих интересов вместе… Итак, какой мой интерес я могу совместить с моими растущими навыками программирования? Что ж, я много лет играл в League of Legends, но никогда не имел возможности работать с Riot API… до сих пор.
Трудно не быть перегруженным всеми вещами, к которым вы можете получить доступ с помощью API. Это особенно верно, когда у вас нет четкого представления о..
