基於勝率矩陣的PageRank排序 2020 年 5 月 10 日 筆記 Python, RL algorithm, elo, rank, RL 在做博弈模型評估的時候,遇到一個問題是如何評價多個模型的優劣。例如我有訓練好的三個圍棋模型A,B,C,兩兩之間對打之後有一個勝負關係,如何對這三個模型進行排序呢?通常對於人類選手這種水平有波動的情形,棋類比賽通常計算選手Elo得分按分值排序,足球籃球等通過聯賽積分或勝場進行排序,但對於固定不變的AI模型,我認為用類似PageRank的方式計算更方便也更加準確。 Tags: Python RL algorithm elo rank RL 分享此文:分享到 Twitter(在新視窗中開啟)按一下以分享至 Facebook(在新視窗中開啟)按一下以分享到 Telegram(在新視窗中開啟)分享到 Pinterest(在新視窗中開啟)分享到 LinkedIn(在新視窗中開啟)分享到 Reddit(在新視窗中開啟)分享到 WhatsApp(在新視窗中開啟) Related Posts 2020 年 5 月 10 日 排列 2020 年 5 月 10 日 QML文字灰飛煙滅效果