问近似等待时间

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在我看来，这可以用一个多元线性回归算法来建模(搜索类似于：‘线性回归java’会给你一些实现)。

在我看来，这一职能将作为论据：

• 一天中的时间
• 在线播放器的数量(在这里，您还可以只考虑不空闲的玩家)

并输出另一个玩家加入的平均等待时间(您可以将其乘以剩馀加入的玩家数)。

下面简单地解释一下这是如何工作的：

• 一天中的时间和在线玩家的数量形成了一个矢量，包含两个组成部分。让我们称它为X。 X = [timeOfDay, onlinePlayersCount]
• 您还有一个值Y，它是您的平均等待时间。
• 现在，假设您绘制了由X和Y形成的点。你得到了一团分数。
• 你想要的是一条能穿过你的点云的线。如您所知，一条线被描述为Y = aX + b，所以您想知道a和b。这就是线性回归算法发挥作用的地方，并将给出这些值。
• linear regression algorithm将需要您传递一组您自己从系统中提取的X和Y对。

例:在凌晨12:00，当200名玩家在线时，一个新玩家需要38秒钟才能加入。

因此，当您拥有这些数据时，您只需将其交给算法，它就会给您提供a和b。

• 现在您已经知道了a和b，您可以通过求解简单的方程：Y = aX + b来计算Y (平均等待时间)。

您可以通过简单的搜索来阅读更多关于这些信息的信息。据我所知，这也是像League of Legends这样的游戏。

注意:有一个专门的堆栈交换网站，仅供机器学习。

祝好运!

你可以尝试这样做，保持统计数字的球员已经签署和要求加入最近，但这将是最好的近似值。没有办法保证第6名球员会在给定的时间内出现，或者永远不会出现。