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| Siddhant Karmali | Hallo zusammen, dies sind Siddhant Karmali, Mason Chen und Arhan Surapeni und wir arbeiten daran |
| Optimierung des AKQJ-Spiels für echte Pokersituationen. COVID-19 ist also eine wirksame psychische Gesundheit und kann bestehende psychische Gesundheitsprobleme verschlimmern. |
| Die an der Pandemie beteiligten Stressfaktoren, nämlich die Angst vor Krankheiten oder der Verlust geliebter Menschen, können die Entscheidungsfähigkeit der Menschen beeinträchtigen und sie zu Suchtverhalten führen. |
| Und Spielsucht ist ein solches Verhalten, das aufgrund einer Zunahme von Online-Glücksspielseiten zugenommen hat ... dem Website-Verkehr von Online-Glücksspielseiten. |
| Dieses Projekt analysiert, wie sich unterschiedliche Situationen beim Pokerspiel darauf auswirken, wie Menschen irrationale Entscheidungen treffen. Dazu gehören Situationen, die zu Spielproblemen führen können. Wir haben ein vereinfachtes Pokermodell entwickelt, das nur das Ass und die Bildkarten verwendet, also A, K, Q und J. |
| Das erhöht die Wahrscheinlichkeit bestimmter Gewinnerhände, die gecallt werden, und wir nannten es AKQJ für Ass, König, Dame, Bube. |
| Die Variablen in diesem Modell sind der Kartenwert, die Anzahl der Spieler, die Anzahl der Setzrunden und ob Karten offen oder verdeckt sind. |
| Offene Karten oder ja ... das Ziel dieses Modells ist es, die komplizierten Wahrscheinlichkeitsberechnungen für die Gewinnergebnisse in einem vollständigen Pokerspiel zu vereinfachen. |
| Und wir werden dieses Ziel auf die Idee ausdehnen, dass wir, da Poker im wirklichen Leben mehr als eine Setzrunde hat, beweisen oder zeigen können, dass dieses Modell effektiv ist, sogar in verschiedenen Variationen von Poker mit verschiedenen Setzrunden. |
| So sieht also das Projekt aus ... oder dies ist die Gliederung des Projekts. Zuerst haben wir emotionales Wetten und zwanghaftes Spielen untersucht und was sind die Risikofaktoren für zwanghaftes Spielen? Wie mögen die Leute ... wie denken zwanghafte Spieler? |
| Warum spielen sie? Wir haben also festgestellt, dass Menschen um Nervenkitzel spielen, genau wie Süchtige ... Menschen, die drogenabhängig sind, sie verwenden die Droge für ein High oder Nervenkitzel. Also nochmal wir... |
| Wir schließen daraus, dass Glücksspiel oder Glücksspiel als Sucht dieselben Saiten im Gehirn treffen müssen, die an der Überprüfung beteiligt sind ... oder diejenigen, die am Belohnungssystem beteiligt sind. |
| Und dann gingen wir zu ... unsere Technologie verwendete in echten Fällen versteckte und offene Karten. So sind verdeckte und offene Karten... also sind offene Karten die Karten, die ein Spieler offen hält, und die verdeckten Karten sind verdeckt, und nur der Spieler kennt seine Identität. |
| Dann haben wir zwei getrennte Algorithmen entwickelt. Es gab einen umfassenden Algorithmus und einen Worst-Case-Algorithmus. |
| Aber ein umfassender Algorithmus ist komplizierter, da alle Karten versteckt sind und es schwierig ist, Berechnungen durchzuführen, und der Worst-Case-Algorithmus hatte einige offene Karten, sodass Spieler … oder unsere modellierten Spieler daraus schließen konnten |
| ob Sie die Wette annehmen oder nicht. Und das war unser technischer Teil. Wir haben JMP verwendet, um den Spielstil der Spieler zu modellieren. |
| Und wir haben auch verwendet |
| Java- und Python-Programmierung, wie Arhan zeigen wird, um Kartensituationen zufällig zu generieren, und wir haben die Wahrscheinlichkeiten berechnet und Korrelations- und Regressionstests in JMP durchgeführt. |
| Also versteckte ... versteckte und offene Karten. Offene Karten sind, wie ich bereits erwähnt habe, offene Karten sind die Spielkarten, die ein Spieler offen hält, damit andere Spieler sie sehen können. |
| Und versteckte Karten sind verdeckt und nur der Spieler kennt seine Identität. Der umfassende Algorithmus, der |
| ... was normalerweise in einem echten Pokerspiel passiert, bei dem die Spieler versuchen müssen, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen |
| davon, ob sie gegen eine andere Person gewinnen oder ob sie gegen ihren Gegner gewinnen, basierend auf ihrer aktuellen Hand. |
| Und in einem umfassenden Algorithmus ist es schwierig, da alle Karten versteckt sind und Sie nicht wissen, welche Karte welcher Spieler hat. Und die offenen Karten machen das AKQJ-Spiel rechnerisch einfacher. |
| Und die Anzahl der versteckten Karten steigt mit der Anzahl der Setzrunden. Der erste Fall, den wir gemacht haben, war also mit einer Runde und sechs Spielern, die sechs verdeckte Karten hatten. |
| Dann haben wir eine Setzrunde und fünf Spieler, die sieben verdeckte Karten hatten |
| usw. |
| Früher, wir … oder im Modell, gab es sechs Spieler, denen die Labels A bis F gegeben wurden. Wir weisen ihnen Wahrscheinlichkeitsmerkmale zu, das sind die Prozentsätze des Vertrauens, das sie haben, um eine Wette abzuschließen. |
| A ist 0 %, B ist 15 %, C ist 30 %, D ist 45 %, E ist 60 % und F ist 75 %. Und die 75%ige Wahrscheinlichkeit von F bedeutet das |
| es sei denn, sie sind ... es sei denn, sie sind sich zu 75 % sicher ... mindestens zu 75 % sicher, dass sie gegen diese Person ... ihren Gegner gewinnen werden, dann werden sie die Wette nicht annehmen, das heißt, sie sind sehr, sehr konservativ mit ihren Wetten. |
| ein allgemeiner Pokerfall, der der umfassende Algorithmus ist, und der Worst-Case-Algorithmus. |
| Die allgemeine Methode wird berechnet oder, wenn wir beispielsweise versuchen, die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass A das Pokerspiel gewinnt, in |
| Hinsichtlich der allgemeinen Methode müssten wir die Wahrscheinlichkeit von A verwenden, ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gegen A gegen B gewinnt, multipliziert mit der Wahrscheinlichkeit, dass A gegen C gewinnt, |
| bis hin zur Wahrscheinlichkeit, dass A gegen F gewinnt. Die Berechnung dauert sehr lange und ist in einem echten Pokerspiel umständlich, da die Wettrundenzeit 45 Sekunden bis eine Minute betragen kann und nicht viele Leute diese Art von Berechnung in einer Minute durchführen können. |
| Also der schlimmste Fall ... also haben wir die Worst-Case-Methode entwickelt. |
| Der schlimmste Fall ... wir haben das Ergebnis des schlimmsten Falls berechnet, indem wir gesehen haben, welcher Spieler die beste Hand mit den Karten machen kann, die er sehen kann, aus vier gemeinsamen Karten, die für alle Spieler offen sind, und einer verdeckten Karte und einer offenen Karte pro Spieler. |
| Wir verwenden diese beiden Algorithmen in drei verschiedenen Fällen. Der erste Fall ist mit einer Setzrunde und sechs Spielern. Wir müssen bestimmen, in welchen Fällen jeder Spieler aussteigt oder bleibt und wie viele Chips er gewinnt oder verliert. |
| Zum Beispiel bleibt A, auch wenn sie Chips verlieren, weil das so war |
| ...das war eines unserer Models, von dem wir ... von dem wir wussten, dass es ein Problem mit dem Spielen hatte, also ... das ... also nach unserem Zustand, sie mussten bleiben. |
| B gewinnt gegen E, aber nicht gegen jemand anderen. C gewinnt in diesem Fall nicht. D gewinnt gegen B und C und gleicht mit A und E aus. |
| Und E gewinnt nicht, und F gewinnt alles ... gegen alle anderen Spieler. Beachten Sie, dass, weil C und E nicht gewonnen haben, sie ... oder weil B nicht genug gewonnen hat, weil C überhaupt nicht gewonnen hat, und weil E überhaupt nicht gewonnen hat, sie alle folden |
| in der nächsten Setzrunde und sie verlieren ihre...sie verlieren ihre Chips. Und so sind diejenigen, die bleiben, diejenigen, die es mögen ... Wenn man bedenkt, dass dies ein Pokerspiel mit einem Spiel oder einer Wettrunde ist, |
| diejenigen, die ... diejenige ist, die am wahrscheinlichsten gewinnt, ist F, da sie die höchste Gewinnwahrscheinlichkeit im schlimmsten Fall haben. Und wir können das sehen, wenn Sie zur vorherigen Folie gehen, können wir diesen Spieler A oder Spieler sehen |
| ... oder im Fall der sechs Spieler lag der Gesamtwert von Spieler F sehr nahe bei 80 %, also können wir ... also ... also gibt es eine Korrelation zwischen ... oder es gab eine starke Korrelation zwischen |
| das |
| AKQJ-Worst-Case-Methode und die allgemeine Methode. Und der nächste Fall ist mit einer Setzrunde und fünf Spielern. In diesem Fall ändern sich die Konfidenzwerte. |
| A ist 0 %, B ist 12 %, C ist 25 %, D ist 38 % und F ist 65 %. Spieler E wurde entfernt, da er die meisten Chips verlor und in der vorherigen Runde folden musste. |
| In dieser Runde mit weniger Spielern sehen wir, dass es mehr verdeckte Karten gibt. Die Anzahl der versteckten Karten steigt mit der Anzahl der Setzrunden und Spieler. |
| Mit zunehmender Anzahl versteckter Karten kann die Berechnungszeit länger dauern, und dies kann die Spieler nervöser und unwilliger machen, diese Berechnungen durchzuführen, da sie Geld verlieren könnten. In diesem Fall hat Spieler F nicht gewonnen, wie gezeigt wird |
| wie ihre Worst-Case-Gewinnwahrscheinlichkeit |
| weniger als ihr Vertrauensprozentsatz ist, also sind sie gezwungen zu folden. |
| Das bedeutet, dass ... oder das könnte daran liegen, dass konservative Spieler in der späteren Phase des Spiels möglicherweise nicht gut abschneiden, weil sie, wissen Sie, zu geizig mit ihrem Geld sind. Sie machen nicht die richtigen Wetten, selbst wenn die Einsätze höher sind. |
| Der nächste Fall ist mit vier Spielern und wir haben diesen Test durchgeführt, um zu bestätigen, ob Spieler F gewinnt oder nicht, und wir können ... und wenn F nicht gewinnt, können wir das mit Zuversicht sagen |
| Konservativere Spieler schneiden nicht gut ab ... schneiden in den späteren Stadien des Spiels nicht gut ab. Und beachten Sie, dass F seine Gewinnwahrscheinlichkeit weiter verringern muss. |
| Wir haben auch getestet, ob der Worst-Case-Algorithmus für fünf Spieler passt. Bei der allgemeinen Methode hat B eine Gewinnchance von 11 %, D eine Gewinnchance von 46 % und F eine Gewinnchance von 48 % von ... 48 %. |
| Dies kommt den Worst-Case-Werten sehr nahe, und so erhalten wir eine starke Korrelation von ... wir erhalten eine starke Korrelation mit einem R-Quadrat von 0,998. |
| Und so führt dieser schlimmste Fall dazu, dass F 50 % der Zeit im Fünf-Spieler-Match gewinnt. |
| Und wir haben dies auch für vier Spieler getestet, bei denen ... |
| in dem wir bestätigen, dass F im Fall von vier Spielern in 50 % der Fälle gewinnen wird. Und dann ist der dritte Fall mit drei Setzrunden bei sechs Spielern. In diesem Fall sind die Werte gleich. |
| und E's, die wir wieder addiert haben, beträgt 56 %. In der ersten Runde gewinnt F jedoch, da die Spieler anfangen zu folden, wie B, C und D folden, |
| F muss sein Vertrauensniveau ändern. |
| F muss sein Konfidenzniveau ändern, um den Gewinnwahrscheinlichkeiten für eine Runde zu entsprechen. |
| Das Niveau von F ändert sich nach der ersten Runde auf 60 % und nach der zweiten Runde auf 54 %. |
| Dies ist involviert, wie diese Modelle sind. |
| Dies wird unfreiwillig sein, |
| Dies deutet darauf hin, dass ein konservativer Spielstil nervös ist, was dazu beiträgt, dass solche Spieler in späteren Runden verlieren. |
| Die Spieler A und F repräsentieren die extremen Spielstile, die auf problematisches Glücksspiel hinweisen können. Und dies ist eine kurze Zusammenfassung der Wettrundenberechnungen. In zwei Setzrunden oder in einem Spiel mit zwei Biegerunden werden wir sehen, dass F nur zwei von 20 Mal gewinnt. So |
| die ... Die... |
| Die mögliche Hand des Spielers ist nicht alles ... wie die mögliche Hand von F nicht gut genug ist, um mit der möglichen Hand des Gegners mithalten zu können. Dies geschieht sowohl in zwei Wettrunden als auch in drei Wettrunden. |
| Und das liegt an der Nervosität, und das liegt daran, dass die Wahrscheinlichkeit von F viel zu hoch war, als könnten sie nicht mit ihr mithalten |
| Selbstvertrauensniveau, also wenn Sie es mögen möchten, ist die optimale Strategie, um in einem Pokerspiel gut abzuschneiden, vielleicht nicht zu aggressiv mit Ihren Wetten und auch nicht zu konservativ mit Ihren Wetten. Sei wie Spieler D, der... |
| Spieler D hatte eine Chance von 38 % ... oder eine Wahrscheinlichkeit von 38 %, also müsste er sich zu mindestens 38 % sicher sein, dass er es schaffen würde ... dass er gegen seinen Gegner gewinnen würde. Also... ich denke... oder basierend darauf, um diese Stelle herum ist ein guter Platz zum Pokern. Nun, warum ist das wichtig? |
| Das haben wir auch gemacht ... oder wir haben auch den Drei-Spieler-Test gemacht, um zu bestätigen, dass Spieler F passen muss und Spieler D in dieser Runde gewinnt. Wir können also sagen, dass Spieler D wohl die beste Strategie in diesem Pokermodell hat, im AKQJ-Pokermodell, mit mehr als einer Setzrunde und mehr als … und weniger als sechs Spielern. |
| Wir haben auch die beiden Wettrunden gemacht, um zu überlegen ... oder um zu zeigen, dass F auch nicht gewinnt. |
| Und dies ist ein weiterer Fall, den wir durchgeführt haben, um zu testen, ob das Ergebnis der Niederlage von F während der Wettrunden Bestand hatte. Wir haben das gemacht, drei Setzrunden und vier Spieler. |
| Und jetzt, warum ist das wichtig? Wir haben bereits gezeigt, dass Spieler einfache Berechnungen anstellen können, wie zum Beispiel den schlimmsten Fall, um ihren Drang zu kontrollieren, sogar auf die verlierende Hand zu setzen. |
| Menschen mit einer Spielsucht können sehr, sehr aggressiv mit ihren Wetten umgehen, und obwohl sie wissen, dass sie ihr Geld verlieren, werden sie trotzdem auf die unwahrscheinliche Chance setzen, in der leichten Hoffnung, dass sie es schaffen werden ein großer Gewinn. |
| Menschen mit einer Spielsucht können sehr, sehr aggressiv mit ihren Wetten umgehen, und obwohl sie wissen, dass sie ihr Geld verlieren, werden sie trotzdem auf die unwahrscheinliche Chance setzen, in der leichten Hoffnung, dass sie es schaffen werden ein großer Gewinn. |
| Dies ist ein emotionaler Wettstil, der direkt in die Falle des Spielerirrtums tappt, der zum Beispiel denkt, dass Sie entweder beim nächsten Mal Glück haben oder wenn Sie eine Pechsträhne haben . |
| Diese neuen Fälle von weniger Spielern und mehr Einsatzrunden in einem Pokerspiel führten bei den Spielern zu Nervosität, selbst bei den rationalsten. Also F, |
| in der einen Setzrunde in der Sechs-Spieler-Berechnung, war ein Spieler, der hatte … wie man sehen konnte, dass dieser Spieler Erfahrung hatte oder er … oder dieser Spieler warten konnte, er konnte eine gute Strategie haben, er Oder Sie, entschuldigen Sie. |
| Das ist ... und so können wir das auf ein echtes Pokerspiel anwenden, denn beim Menschen setzt das parasympathische Nervensystem Stresshormone wie Adrenalin im Körper frei, |
| eine Kampf- oder Fluchtreaktion hervorrufen. Wenn Sie sich in einer High-Stakes-Situation wie bei einem Pokerspiel befinden, |
| Dann wissen Sie, dass ... Sie wissen auf einer oberflächlichen Ebene, was auf dem Spiel steht, Sie wissen, dass Ihr Geld und Ihr Vermögen auf dem Spiel stehen, also |
| Sie werden darauf wetten, um zu versuchen, es zu erhöhen. Das liegt einfach in der Natur des Menschen. Mehr Bandbreite wird während dieses Pokerspiels der Amygdala eingeräumt, einem Bereich des Gehirns, der Emotionen steuert, und nicht dem rationalen und an der exekutiven Funktion beteiligten präfrontalen Kortex. |
| Je mehr versteckte Karten in einer Runde sind, desto nervöser werden die Spieler bei ihren Wetten und machen schlechtere Wetten, selbst wenn sie ... |
| auch wenn sie sehr erfahren im Poker sind. |
| Und diese Nervosität kann mit der blinden Wettnatur der zwanghaften Spielstörung korrelieren, basierend auf den Konzepten der Risikokalkulation und des Spielens um Nervenkitzel. |
| Und unsere Schlussfolgerungen waren, dass F oder übermäßig konservative Spieler wie Spieler F in realistischen Pokersituationen möglicherweise nicht so gut abschneiden. Also diejenigen, die am besten abschneiden, sind auf der konservativen Seite, aber eher bereit zu wetten als Ihr normaler, sehr, sehr geiziger Spieler. |
| Und unsere wichtigste Erkenntnis ist, dass Glücksspielstörungen gemildert werden können, wenn Spieler grundlegende statistische Berechnungen verstehen und sie in ihren Spielen verwenden können. |
| Und |
| die Zukunftsforschung, die eigentlich nicht in der Zukunft liegt, sie wird passieren oder wir haben diese Forschung bereits durchgeführt, wir werden zuverlässigere Daten mit Python erhalten, und das wird Arhans Präsentation zeigen. Vielen Dank fürs Zuschauen. |
| Arhan Surapeni | Millionen von Menschen besuchen die Hauptstadt der Casinos, Las Vegas, jedes Jahr, um zu feiern, aber auch Luxus zu genießen |
| vor allem spielen. |
| Glücksspiel, obwohl es eine falsche Belohnung für erfolgreiche Gewinne darstellt, verbirgt immer noch die dunkle Falle finanzieller und sozialer Kämpfe. |
| Unsere Generation modernisiert sich, wobei technologische Fortschritte schnell zur Norm werden und Computerprogrammiersprachen die erforderlichen Fächer sind, um in einer modernen Welt erfolgreich zu sein. |
| Durch die Verwendung moderner Computerprogrammierwerkzeuge und ??? sind wir in der Lage, einen tieferen Blick auf dieses psychologische Problem zu werfen und Werkzeuge zu analysieren, um sie zu lösen. |
| Dies geschieht mit den Autoren Siddhant Karmali, Mason Chen und Saloni Patel, mit der geschätzten Hilfe der Berater, Dr. Charles ??? und ???. |
| Wie bereits erwähnt, besuchen jährlich Millionen von Menschen Casinos, die eine große Bevölkerung betreffen. |
| Bei einem Problem, das eine so große Stichprobengröße betrifft, betrifft eine der übergeordneten Fragen, wie wir Lösungen für das Glücksspielproblem formulieren und wie wir dies effizient tun. |
| Durch Siddhants Präsentation haben wir viel über originelle Methoden gelernt |
| Das hilft, das Glücksspiel zu erklären, während es gleichzeitig die wirtschaftlichen Missverständnisse über das Glücksspiel aufzeigt und beweist, dass Ruhe und Vorsicht die besten Ergebnisse bringen, anstatt sich auf das Glück des Spiels zu verlassen, um positive Ergebnisse zu erzielen. |
| All dies wurde über Java durchgeführt. Diese Methode dauert jedoch nur für 92 Läufe 30 Stunden. Dies ist nicht effektiv und unbrauchbar. Die Verwendung von Python reduziert diese Zeit jedoch auf Sekunden und ermöglicht gleichzeitig ein höheres Maß an Komplexität, was für die Gesamtmethoden von Vorteil ist. |
| Um es noch einmal zusammenzufassen: Die Methode erfordert ein Sechs-Spieler-Modell, von denen jeder zwei Karten im 16er-Pack von AKQJ erhält. |
| Eine der Karten ist versteckt, wobei vier Karten auf den Tisch gelegt werden. Jeder Spieler hat ein Vertrauensniveau, das bestimmt, wie oft er aussteigt oder weiterspielt. |
| Das Weiterspielen verliert drei Punkte und das Aufgeben nur einen Punkt. Dies geschieht in dem Bemühen, Spieler zu modellieren, die von blinden Spielern bis hin zu vorsichtigen Strategen reichen. |
| Normalerweise ist es bei der Durchführung eines groß angelegten Experiments sehr mühsam und zeitaufwändig, Tests in ausreichender Menge durchzuführen, damit die erzeugten Daten verwendbar sind. |
| Eine effiziente Alternative ist die Verwendung von Computerprogrammierung, genauer gesagt die Verwendung der Computersprache Python in einer Monte-Carlo-Simulation, die eher als eine breite Klasse von Rechenalgorithmen definiert ist, die auf wiederholten Zufallsstichproben mit numerischen Ergebnissen beruhen. |
| Das hier im Diagramm verwendete Java-Programm ist sehr ineffektiv. Sie erlauben nur zwei zufällige Stichproben, und der Prozess der individuellen Beschaffung jeder spezifischen Sequenz ist schwierig durchzuführen. |
| Wenn wir versuchen, größere Datensätze abzuleiten, ist es wichtig, dies zu ändern. Analyse allgemeiner Unterschiede zwischen Sprachen, |
| Es ist wichtig zu erkennen, dass Java statisch in einer kompilierten Sprache typisiert wird, während Python dynamisch in interpretierter Sprache typisiert wird. Dieser einzige Unterschied macht Java zur Laufzeit schneller und einfacher zu debuggen. |
| Aber Python ist einfacher zu verwenden und leichter zu lesen. |
| Python ist auch eine Interpretersprache mit einer eleganten Syntax, die es zu einer sehr guten Option für Skripterstellung und schnelle Anwendungsentwicklung in vielen Bereichen macht. Dies wird im folgenden Verfahren angewendet. |
| Eine Sache, die wir uns ansehen müssen, ist der neue Randomizer, der mit dem vollständigen 52-Karten-Set, der AKQJ 16-Karte, anwendbar ist. |
| Modell ermöglicht mehr Genauigkeit bei statistischen ??? Rendern, insbesondere bei Verwendung einer Monte-Carlo-Simulation. |
| Ein vorteilhafter Aspekt, den wir mit dem Python unseren Charakteren hinzufügen können. Wie Siddhant sagte, können wir jetzt Wetten verwenden. |
| Anstatt manuell unterschiedliche Konfidenzniveaus auf unsere beiden Karten anzuwenden ??? randomisiert, können wir Monte Carlo verwenden, um basierend auf einer bestimmten prozentualen Schwelle verschiedene Entscheidungen zu treffen, um Wetten hinzuzufügen oder zu entfernen, die Sie später sehen werden. |
| Zunächst ist es wichtig, über das Deck zu sprechen. Hier sehen wir ein 16-Karten-Array mit unserer Mischfunktion. Dadurch können die Karten randomisiert werden, |
| ähnlich der Anfangsfunktion, die im Java-Programm zu sehen ist. |
| Dies zieht zwei Karten aus der Gesamtzahl von 16 Karten für verschiedene Spieler. Vor diesem Hintergrund gibt es umfangreiche Anwendungen sowohl für die ursprüngliche umfassende Methode als auch für unsere Worst-Case-Methode, die später behandelt und entwickelt werden. |
| ??? Das gleiche Deck ermöglicht es uns, Änderungen hinzuzufügen oder Dinge zu verschieben, um zu beeinflussen, wie wir die Worst-Case-Methode berechnen, was für unser Endziel hilfreich ist. |
| Wir haben nicht die gleiche Flexibilität in unserer alten JAVA-Methode. Python-spezifische Änderungen für die Worst-Case-Methode beinhalten spezifische elif/if |
| Aussagen, so dass der Spieler mit der schlechtesten Karte als Verlierer angezeigt wird und sich die von Siddanth abgedeckte Formel geändert hat. Dies ist wichtig, da dies eine effizientere... |
| mehr Effizienz bei der Datenerfassung, mit der Wahrscheinlichkeit, die Ausgaben des Randomizers genauer zu machen. Sie können diesen separaten Karten spezifische Namen hinzufügen, was auch eine weitere hilfreiche Anwendung für sich ist. |
| Diese vereinfachten Monte-Carlo-Simulationen ermöglichen mehr Komplexität, da sie es uns ermöglichen, unsere neuen Wetten basierend auf dem Szenario hinzuzufügen, das beinhaltet |
| mehrere Setzrunden, die Siddanth beschrieben hat. Wir können Charaktere ändern, indem wir den aktuellen Einsatz ändern, was sich darauf auswirkt, wie der Spieler die Einsatzrunde bleibt oder verlässt, was ein wesentlicher Unterschied zur Java-Methode ist. |
| Das Konzept in diesem Programm hat mit dem Festlegen einer Variablen zu tun, die schließlich den Wert des Geldes und den Einsatz auf das anfängliche Wettargument zurückgibt. |
| Indem wir den aktuellen Einsatz auf Null setzen, richten wir eine While-Schleife ein, um die Bedingung kontinuierlich auszuführen, bis der aktuelle Einsatz gleich Zählwert ist. |
| Dann erhöhen wir für jeden Satz, bei dem wir ein erfolgreiches Ergebnis erzielen, den Wert um unseren Einsatz. |
| Wenn wir einen Befehl hinzufügen würden, der uns oder den Charakter auffordert, bei einer bestimmten Wette langsamer zu werden, dann haben wir eine einfache Möglichkeit, eine Wettschwelle zu haben. |
| Wir können das gleiche Formular auch bearbeiten, um bestimmte Sequenzen wie das Full House zu akzeptieren, wobei eine Wette nur zugelassen wird, wenn die Sequenz vorhanden ist. Diese Schwellenwerte bilden unsere oben genannte Risikomanagementebene. |
| Wir können die Wahrscheinlichkeiten in ??? darstellen, wo wir an jeden aktualisierten aktuellen Einsatz ein Array von X-Werten und jeden aktualisierten Wert an ein Array von Y-Werten anhängen und mit dem Plotten beider PLT(?) fortfahren, um X-Werte zu plotten und y-Werte. |
| Die Schlüsselkomponente der besseren Funktion ist die Bedingung if... in der if-Anweisung, die einem erfolgreichen Ergebnis entspricht. Dies kann beliebig angepasst werden |
| Ergebnis erforderlich, einschließlich allgemeines Szenario und Worst-Case-Szenario. |
| Wenn wir unsere Vergleiche mit zwei Zeichen und mehreren Zeichen anwenden, können wir wichtige Aussagen hinzufügen, die sicherstellen, dass die Daten richtig verglichen werden. |
| Mit Python können Sie dafür sorgen, dass Ziehungen wie zwei Paare oder anstelle von höheren Werten Spieler mit einem niedrigeren Wert ausschließen und sie aus dem Spiel zwingen. Dies ermöglicht mehr Effizienz mit dem neuen Python-Programm als mit dem ursprünglichen Java-Programm. |
| Was ursprünglich 30 Stunden gedauert hätte, ist jetzt in Sekundenschnelle erledigt. |
| Nachdem dieses Programm angewendet wurde, können wir einen Korrelationstest mit den neuen Ergebnissen gegen die ursprünglichen Java-Ergebnisse durchführen. Wenn wir uns die roten Linien sowohl für die allgemeine als auch für die Worst-Case-Methode ansehen, sehen wir das |
| sie liegen extrem nahe bei eins, was auf starke Korrelationen hindeutet. |
| Dies ist auch mit dem höheren R-Quadrat-Wert gepaart. Wir führen auch den Ein-Proportion-Hypothesentest durch und teilen uns mit, dass wir bei beiden Methoden die Nullhypothese nicht zurückweisen konnten. |
| Dieser Wert ist zwar hoch, aber nicht nahe an ... ist nicht so nah an eins. Für etwas, von dem wir erwarten würden, dass es fast identisch ist, denn das ist Computerprogrammierung. |
| Dafür gibt es zwei Hauptgründe, der erste ist die Stichprobengröße. 92 scheint viel zu sein, aber es ist nicht stark ... ist kein so starker Trend, wie man erwarten würde. |
| Um dies zu beheben, können wir die Stichprobengröße auf 1.000 oder sogar 10.000 erhöhen. Ein weiterer Grund könnte die Anwendung von Python sein. Wie bereits erwähnt, ist Python eine umfassendere Sprache als eine statische Sprache. Dies könnte die Wirkung verändern, aber im Wesentlichen gleich bleiben. |
| Hier sehen wir das Programm, das schließlich angewendet wird, mit den präsentierten Ergebnissen. Mit diesem Programm sehen wir, was jeder spielt ... welche Karten jeder Spieler mit den Karten zieht ... |
| welche Karte gezeigt und versteckt wird, welche Karten auf dem Tisch liegen, wie viele Chips Spieler gewinnen und verlieren und schließlich, wer gewinnt, wie sie gewinnen. Im Diagramm unten sehen wir, wie Spieler 1 mit dem Full House gewinnt. |
| die Fähigkeit, mehrere Zeichen in einem Computer und einer Funktion auszuführen und die verschiedenen Sequenzen während der Anwendung zu beschreiben |
| unterschiedliche Anzahl von Spielern, die auch die Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher Ergebnisse zeigen und sogar die mehrfachen Wettläufe in einem regulären Pokerspiel hinzufügen, die Siddanth behandelt hat. |
| Dies ist für die weitere Entwicklung von entscheidender Bedeutung, da Menschen auf der ganzen Welt dieses Programm und diese Methode anwenden können |
| Entwicklung von Ideen als Lernwerkzeug, das als Therapie für Spielsüchtige eingesetzt werden kann. |
| Eine weitere Entwicklung nutzt den Aspekt des neuralen Netzwerks (KI) aus und macht dieses Programm detaillierter, indem es Funktionen wie Bluffen hinzufügt, die genug hinzugefügt wurden, um das Programm mehr wie ein tatsächliches Spiel in Casinos zu machen. |
| Schließlich konnten wir durch die Verwendung von Python sehen, dass wir nicht nur eine höhere Genauigkeit, sondern auch eine höhere ... viel höhere Effizienz erfahren, was letztendlich unsere ursprüngliche Hypothese beweist, dass wir vorsichtig sind |
| gibt mehr Geld und mehr Gewinne, indem es ein Programm, das ursprünglich Stunden gedauert hat, in nur wenigen Sekunden verwandelt. |
| Wenn Sie also das nächste Mal nach Vegas gehen oder sogar mit Freunden an einem Spiel teilnehmen, denken Sie an dieses Projekt und denken Sie daran, dass es Ihnen auf lange Sicht helfen wird, vorsichtiger zu sein und sich etwas mehr Zeit für Entscheidungen zu nehmen. |
| Vielen Dank. |
