我应该使用哪种分类器进行游戏自动化？

Question

我想我必须从这个列表中选择一个：

http://scikit-learn.org/stable/modules/scaling_strategies.html

因为我需要增量学习。

我正在尝试让机器学习如何玩简单的NES游戏。我要教一下游戏中的一些基本数据，比如玩家x＆amp; y，敌人x＆amp; y，点等。

根据上述数据，机器应该预测要按哪个按钮。

那么你推荐哪种分类器用于这样的项目？

Answer 1

在这里，让我为您进行浏览器搜索：

机器学习训练计算机玩电子游戏

first hit

总而言之，通过从菜单中选择分类器，这不是一个问题。现在，这篇文章是极端的学习：模型仅从屏幕图像（像素阵列）进行训练。如果您提取游戏抽象（识别屏幕上的对象），您将获得更快的训练期。然而，问题仍然是要玩好的视觉游戏，你可能需要本研究论文中概述的学习策略：基于时间的输入和延迟的奖励识别。

这意味着您的机器学习可以从特定良好操作后的某些点，生命或播放时间获得反馈。例如，在乒乓球中，你可能会制造一个2发组合：一个用于将对手的球拍拉出位置，第二个用于将球从对面角落击过他。只有在对手未能通过第二次防守之后，你才明白这一点。

这样做不是一个小问题。