特鲁斯基尔

trueskill:在R中实现trueskill算法。在R中实现trueskill算法(Herbrich,R.,Minka,T.和Grapel,T);一个基于因子图的近似信息传递推理的贝叶斯技能评定系统。由Xbox用来对玩家进行排名并确定合适的匹配项。http://research.microsoft.com/en-us/projects/trueskill/default.aspx目前的版本允许每队一名球员。会在时间允许时更新。需要R版本3.0,因为它是用引用类编写的。网址:https://github.com/bhoung/trueskill-in-r感谢Doug Zongker和Heungsub Lee对算法的python实现以及对Doug代码注释的自由重用(github上的@dougz和@subee)。


zbMATH中的参考文献(参考文献24条)

显示第1到第20个结果,共24个。
按年份排序(引用)
  1. 帕南贾迪,阿什温;毛,程;穆图库马尔,维迪亚;温赖特,马丁J。;Courtade,Thomas A.:基于部分成对比较估计的最坏情况与平均情况设计(2020年)
  2. 维亚皮亚尼,保罗;Boutiler,Craig:最优推荐集和近视最优查询集的等价性(2020)
  3. 纬度,肚脐;佩卡里奇,伊尔达;Pečarić,Josip:Majorzatiuon和Zipf Mandelbrot law(2018年)
  4. 奥利维拉,联邦调查局。;泽哈维。;Davidov,O.:随机传递性:公理与模型(2018)
  5. 奥利维拉,试管婴儿。;尼伦;大卫杜夫,Ori:一种新的、灵活的成对比较数据分析方法(2018)
  6. 潘元刚;汉、伯;Tsang,Ivor W.:噪音偏好的阶段学习(2018)
  7. Ryzhov,Ilya O.:定位和选择的当地时间方法(2018)
  8. 翁红超;Coad,D.Stephen:项目反应模型的实时贝叶斯参数估计(2018)
  9. 纬度,肚脐;佩卡里奇,伊尔达;Pečarić,Josip:多数化,Csiszár分歧和Zipf Mandelbrot law(2017年)
  10. 陈曦;焦,凯文;林启航:通过众包进行成本效益动态排名的贝叶斯决策过程(2016)
  11. 皮戈兹,加布里埃拉;苏基亚斯,亚历克西斯;维亚皮亚尼,保罗:人工智能偏好(2016)
  12. 沙尼哈尔。;巴拉克里希南,西瓦拉曼;布拉德利,约瑟夫;帕雷赫,阿贝;坎南拉姆钱德兰;Wainwright,Martin J.:基于成对比较的估计:具有拓扑相关性的夏普极大极小界(2016)
  13. 戈登,安德鲁D。;格雷佩尔,托尔;罗兰,尼古拉斯;拉索,克劳迪奥;博格斯特罗姆,约翰内斯;John Guiver:tablar,一种模式驱动的概率编程语言(2014)
  14. 戈登,安德鲁D。;艾扎图林,米哈伊勒;博格斯特罗姆,约翰内斯;红葡萄酒,纪尧姆;格雷佩尔,托尔;诺里,阿迪蒂亚五世。;拉贾马尼,斯利拉姆K。;Russo,Claudio:贝叶斯推理的模型学习模式(2013)
  15. 巴拉克里希南,苏赫里德;肖普拉,苏米特:两个一类还是收视率游戏?适应性成对偏好和潜在因素模型(2012)
  16. 博格斯特伦,约翰内斯;戈登,安德鲁D。;格林伯格,迈克尔;马格森,詹姆斯;Van Gael,Jurgen:用于贝叶斯机器学习的度量变换器语义(2011)
  17. 黄,吉姆·C。;Frey,Brendan J.:累积分布网络和导数和积算法:图上累积分布函数的模型和推理(2011)
  18. 翁,鲁比·C。;林志珍:网上排名的贝叶斯近似方法(2011)
  19. 帕希卡拉,塔皮奥;威格曼,威廉;齐夫齐瓦泽,叶夫根尼;萨拉科斯基,塔皮奥;de Baets,Bernard:用核方法学习不及物性互惠关系(2010)
  20. 贝格齐默,阿丽娜;兰福德,约翰;拉维库马尔,普拉迪普:纠错锦标赛(2009)