Machine learning 机器学习在国际象棋教学软件中的应用

这可能属于chess SE社区，但我是从编程的角度看问题，而不是从教学的角度，甚至是从chess的角度看问题

我知道有几项研究和尝试创建国际象棋引擎，这些引擎使用某种不同的机器学习来下国际象棋（大多数都是关于这一主题的研究，而不是试图胜过蛮力方法，这种方法远远优于其他方法），但很少有人尝试将机器学习应用到国际象棋教学中

国际象棋教练/导师的主要原因之一是导师提供的个性化关注和指导。那么，是否有可能创建一个使用机器学习的国际象棋程序，根据用户的优缺点为用户生成个性化的“课程”

课程不必复杂，即使从数据库中生成相关位置并要求用户“解决”它们，然后给出一行或一个变体来响应答案（正确或错误）也是一个很大的指示（因为，即使没有解释，变体通常也足够了）

主要问题是:

软件将如何评估用户的技能水平？（这才是ML算法的真正用武之地）

软件如何确定测试位置的难度或“适当性”？e、 g假设软件确定用户在战术位置上有困难（大多数业余玩家都有这个问题），那么程序如何选择一个具有适当战术难度的位置（假设从游戏数据库中选择）

最后，软件将如何感知和适应用户的改进

我很抱歉，如果这个问题是抽象的或理论性的，如果是的话，我会把它移到别处

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谢谢

我首先让国际象棋程序将统计数据转储到CSV或JSON文件中，显示：

哪些部件被移动，移动频率如何

在被将死之前，它走了多少步

在哪段时间内有多少场比赛

随着时间的推移，捕获了多少碎片。等

在选择将用于训练ML算法的感兴趣的数据点或特性方面，您有极大的灵活性。一旦你把这些数据点放在一起，并且有了一个可以用于你的算法的数据文件，你就可以开始训练它，看看你得到了什么样的预测结果。然后需要调整你的实验，直到你得到真正有用的结果

下面是一个基于Python的随机Forrest算法，以及用于入门的：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from numpy import genfromtxt, savetxt

def main():
    #create the training & test sets, skipping the header row with [1:]
    dataset = genfromtxt(open('Data/train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]    
    target = [x[0] for x in dataset]
    train = [x[1:] for x in dataset]
    test = genfromtxt(open('Data/test.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]

    #create and train the random forest
    #multi-core CPUs can use: rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=2)
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
    rf.fit(train, target)

    savetxt('Data/submission2.csv', rf.predict(test), delimiter=',', fmt='%f')

if __name__=="__main__"

当你开始的时候，这可能会很有趣。让程序开始预测玩家的弱点将取决于您选择收集的数据

祝你好运