algorithm - 人工智能/推理问题

Question

假设我有 20 名玩家 [姓名 A .. T] 参加锦标赛。锦标赛的规则规定每个玩家与其他玩家对战两次 [A 对 B、B 对 A、A 对 C .. 等等]。有 20 名玩家，总共有 380 场比赛。

在每场比赛中，都有三种可能的结果 - 玩家 1 获胜、玩家 2 获胜或平局。有一个投注交易所，在每场比赛之前，都会引用每个结果发生的概率；所以你可能有 40% 的玩家 1 获胜，30% 的玩家 2 获胜，30% 的平局 [概率总和为 100%]；我在每场比赛之前存储这些概率。

比赛快进四分之一。我已经收集了 95 场比赛的概率，还有 285 场比赛还未结束。我想知道的是——

95 场比赛的概率数据能否用于预测剩余 285 场比赛的概率？

例如，如果我知道 A vs B 和 B vs C，我可以使用它们来推断 A vs C 吗？

如果是这样，我该怎么做？

Answer 1

让我向您介绍我的好 friend 贝叶斯... http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference

编辑:第 1 部分)贝叶斯仅适用于非独立试验。如果赢得一场比赛以某种方式增加你赢得下一场比赛的可能性，你可以继续!否则这根本不是很有帮助。

编辑:第 2 部分)无论如何，基础是以下贝叶斯公式。

P(A|B) = P(B|A) P(A)
         -----------
             P(B)

读作“A 给定 B 的概率等于给定 A 的概率 B 乘以 A 的概率超过 B 的概率”。为了说明这一点，经常给出有 3 个门问题的汽车销售员。

You have 3 doors and behind one door there's a brand new car. The other two doors have absolutely nothing. The host then asks you to pick a door. Remember, there is door 'A', 'B' and 'C'. Therefore, you have a 1/3 probability of being correct.

The host, being a generous guy, opens one of the other doors. He now gives you the option of either sticking with the same door or opening the other door.

我意识到在 Stackoverflow 回复中解释这一点会花很长时间，所以我只是用谷歌搜索了一下。这是蒙提霍尔问题:http://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem . http://en.wikipedia.org/wiki/Monty_Hall_problem#Bayesian_analysis对于贝叶斯部分。

编辑:第 3 部分)如果您认为这种方法可行(但在更宏大的方案上)，您可能需要查找“贝叶斯网络”