Competitive Conquest: Charting the Climb to Pokémon Supremacy0AI要約ポケモン対戦の最適化を統計学的手法で分析している。複数線形回帰を用いてチームビルディングアルゴリズムを開発し、VGCトーナメントデータから競技的有効性を予測する。Rプログラミングで実装している。#統計学#R#Game-theory#Competitive-analysis#データ分析
Quantifying User Preferences for Pokémon Characters Using Pairwise Comparison Deep Learning Models0AI要約ペアワイズ比較と深層学習を用いてポケモンキャラクターの魅力度を定量化。ユーザー評価データから機械学習モデルで全組み合わせのポケモン比較値を推定。キャラクター設計とマーケティングへの応用を実証。#機械学習#データ分析#深層学習#Pairwise-comparison#Preference-learning
Implementation of Statistical Tool in Legendary Pokémon Analysis and the Pricing in Stock Market0AI要約ランダムフォレストと決定木を用いたポケモンデータの統計分析。伝説的ポケモンの分類予測と属性の重要度分析を実施。HP・特攻・特防が判定に重要な特徴であることを特定。#統計学#機械学習#Random-forest#データ分析#分類
ポケモンバトルのダメージ計算ツールについての議論とその意見0AI要約ポケモン対戦のダメージ計算ツールに関する技術的議論を扱う。実装とデータ根拠の検証を通じ、外部ツールの是非を技術的観点から検討している。#対戦分析#データベース#統計学#PokeAPI
ポケモンで学ぶ 統計学0AI要約ポケモンを題材に統計学の考え方を具体例とともに解説する記事である。命中率やひるみ、急所などの事象を確率分布で分析する実例を紹介する。#幾何分布#確率分布#Python#統計学#Matplotlib#scikit-learn
AIは賢くなるより、考えなくていいデッキを選んだーポケモンカードAI大会、最初の2日間に起きたこと0AI要約KaggleのポケモンカードAI大会の対戦ログをデッキ60枚・勝率・対戦相性の観点で分析した。初日から2日目にかけてメタの変化が顕著であることを示している。#対戦分析#ポケモンカード#Python#Kaggle#統計学
【WCS2026】ポケモンカード デッキ環境 現在の分析レポート0AI要約ポケモンカード環境を日本・世界の大会データで統計分析したレポートだ。人気デッキと優勝デッキの傾向をデータで示し、対戦戦略の示唆を提供する。#対戦分析#ポケモンカード#データベース#統計学