スキャナ読取り地図の補正（１）
今までは、VASSAL用マップを紙地図から作成（６）と（７）で記載したように、 地図の４隅からサンプル地点の座標を読み取り、これを元に地図を回転して 補正していた。しかし、この作業は時間と手間がかかる。 そこで、基準画 … 続きを読む スキャナ読取り地図の補正（１）
バタイユゲーム
ワグラムのInsurrection Hussar
バタイユゲームのワグラムの戦いに登場する戦闘序列（OOB)を眺めていたら、 Insurrection Hussarというユニットが下図赤枠のように２ケあることに気付いた。 予備軍団の第２騎兵師団とインナーオーストリア … 続きを読む ワグラムのInsurrection Hussar
ワグラムのLandwehrユニット重複
バタイユゲームのワグラムの戦いに登場するLandwehrユニットを眺めていたら、 重複している事に気づいた。後の為にメモしておくことにした。 １．ウィーンの森第４大隊LandwehrがOOBで重複 ゲームルールのO … 続きを読む ワグラムのLandwehrユニット重複
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（７／Ｅ）
つづき １２．勝敗の見直し （１）背景 シェンカーバンの戦いの予想結果が、４つのアルゴリズムで勝ちになっていた。そこで、 理由があると思うので、見直すことにした。 （２）勝敗の決め方 WEBページで該当の戦いを検索し … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（７／Ｅ）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（６）
つづき １１．色々なアルゴリズム 機械学習には色々なアルゴリズムがある。主なものは、下記のWEBページに記載がある。 ・機械学習に知るべき10のアルゴリズム その中から４つと、最近使われているLightGBMで勝敗を予 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（６）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（５）
つづき ９．特徴量の削減その２ 戦いの年月日、戦場の位置（緯度、経度）を追加した中で、特徴量を６ケに 削減した場合に、どの特徴量が残るか試してみた（実際の予測には使わない）。 （１）残った特徴量 年月日と位置の追加前 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（５）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（４）
つづき ８．特徴量の追加 予想精度を上げる為に、戦いの年月日、戦場の位置（緯度、経度）を 追加してみた。位置はbattle of XXXX（戦いの名前）のwikiを参照し、 位置が明記されていない場合は、近くの都市位置 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（４）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（３）
つづき ７．予測に使う特徴量 (1)フランス軍の勝ち予想と負け予想に使う特徴量 下図のように１３ケある（学習に使うには数値にする必要がある）。 ・戦場の広さを示すHEX数 ２ケ ・両軍の兵種毎の部隊数 ６ケ … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（３）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（２）
つづき （２）フランス軍の負け予想 前回の（１）勝ち予想と違う点は、下図の赤下線部分である。その他は、（１）と 同じプログラムである。 負け予想の混同行列、正解率、（１）と同じゲームの予想は、以下の通り。 史実が負 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（２）
【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（１）
機械学習を利用して、バタイユゲームのデータから史実の勝敗を予想してみる。 もちろん、ゲームの勝敗は無理である。しかし、ゲームが再現しようとしている環境 から史実の勝敗が予想できるのか興味があった。そこで、試してみた。 … 続きを読む 【機械学習】バタイユゲームデータで史実の勝敗を予想（１）