Využití statistických metod ve hře League of Legends

Název práce: Využití statistických metod ve hře League of Legends
Autor(ka) práce: Jirka, Jan
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Čabla, Adam
Oponenti práce: Malá, Ivana
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Diplomová práce si klade dva hlavní cíle: vytvoření prediktivních modelů pro predikci výsledků profesionální zápasy videohry League of Legends a obohacení datasetu profesionálních zápasů o další datové zdroje. První část práce se věnuje webscrapingu dostupných zdrojů pro získání hráčských přezdívek profesionálních hráčů. Obohacení dat z profesionálních bylo založeno na třech zdrojích, ze kterých se podařilo získat hráčské přezdívky 77 % profesionálních hráčů lig LEC, LCK, LCS a LPL. Data z profe... zobrazit celý abstrakt
Klíčová slova: metoda hlavních komponent; web scraping; k-nejbližších sousedů; League of Legends; náhodné lesy
Název práce: Use of statistical methods in the game League of Legends
Autor(ka) práce: Jirka, Jan
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Čabla, Adam
Oponenti práce: Malá, Ivana
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
This diploma thesis has two main objectives; the creation of predictive models used for predicting of outcomes of professional matches played in the videogame League Of Legends, and the enhancement of professional match datasets using additional data sources. The first part of this thesis is dedicated to the act of web scraping of selected sources in order to get professional players' in-game nicknames. Data enhancement is based on three main data sources. 77 % of all professional players&a... zobrazit celý abstrakt
Klíčová slova: random forest; web scraping; k-nearest neighbors; League of Legends; principal component analysis

Informace o studiu

Studijní program / obor: Kvantitativní metody v ekonomice/Statistika
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra statistiky a pravděpodobnosti

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 11. 12. 2019
Datum podání práce: 30. 6. 2022
Datum obhajoby: 23. 8. 2022
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/71941/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: