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Vorhersage und Analyse der Handkarten des Gegners beim Texas Hold'em No-Limit Poker
Type of publication: Mastersthesis
Citation: ba:becker
Type: Bachelor-Arbeit
Year: 2016
Month: October
School: TU Darmstadt, Knowledge Engineering Group
URL: https://www.ke.tu-darmstadt.de/lehre/arbeiten/bachelor/2016/Becker_Hagen.pdf
Abstract: Ziel dieser Arbeit war es durch die Analyse von Pokerspielern einen Klassifizierer zu entwickeln, welcher die Handkarten dieser Spieler so präzise wie möglich vorhersagen kann. Analysiert wurden bereits verfügbare Testdaten der Variante des No-Limit Texas Hold Em aus der Annual-Computer- Poker-Competition. Mittels des TUD-Pokerframeworks-Konverters wurden die Daten in ein maschinelles Lernen-Format konvertiert. Weiterhin wurden dem Konverter neue Attribute hinzugefügt, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Gelernt wurden die Klassifizierer mit dem C4.5-Algorithmus. Zudem wurden die Konfidenzen der vorhersagten Klassen in die Analyse mit einbezogen um zu prüfen, ob Vorhersagen mit höheren Konfidenzwerten bessere Ergebnisse liefern als Vorhersagen mit niedrigen Konfidenzenwerten. Festzuhalten ist, dass die Präzision der Vorhersagen von der Stärke des Spielers abhängt. Des Weiteren ließen sich eher stärkere Hände besser klassifizieren als schwächere Hände. Die Konfidenzwerte waren zum großen Teil jedoch nicht aussagekräftig und es machte keinen Unterschied, ob eine Klasse mit einem hohen oder niedrigen Konfidenzwert vorhergesagt wurde.
Userfields: betreuer={ELM}
Keywords:
Authors Becker, Hagen
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