2019年夏季赛IG及各队员在LPL比赛中的视野数据排名

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1.LNG主场比赛水晶爆破时间点看不到视野分,所以相关场次数据不可避免地存在偏差。

4.视野/插排比用以大致表示视野质量,如数值较高则说明视野分对插排眼的数量依赖较低,可以理解为选手通过英雄技能、探照果实等其他手段进行了较多的视野探查;单位眼位观察到的史诗级野怪及英雄次数更多。

6.赛后插排眼数据有较多场次缺失,希望好心人能告知能稳定检索眼位对位数据的来源。

LOL最新全球战队实力排行榜TES世界第一LPL军团全面爆发

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ESPN体育电竞更新了最新一期的全球英雄联盟战队榜单,闪电站小猪看到这一期LPL战队全面爆发,多支战队进入了前十名。

ESPN在前言介绍中写道:到目前为止,在英雄联盟的全球实力排名中,有两个不变的因素:中国LPL赛区继续高分,没有人能推翻TES的统战地位(TOP滔博战队)。

ESPN这样写到:如果我更懒惰,我直接复制粘贴上一周的排名专栏了,看起来目前还没有战队能击败TES,在拥有如此多人才和如此多战队的LPL赛区能保持不败太厉害了!

确实,这一届的TES,已经霸占ESPN榜首很久了,其实力相信大家也看到了,总而言之就是一个字——强!

第二名:LCK赛区的DRX,DRX目前在LCK赛区也保持着不败战绩,击败了SKT王朝!

这周他们表现强劲,击败了RNG(外国人也对RNG蜜汁崇拜)。LOL团队之间的LPL团队之间的竞争关系很大,他们经常打得又快又松,在同时执行协调一致的团队战斗或明智的客观交易的同时,也会犯无数的错误。他们放弃了很多,他们得到了更多,FPX将永远是这样的一支战队,他们特有的比赛风格!

令广大网友意想不到的是IG还能排在第4,并且比上一周排名上升了12位。按照他们的说法是,IG回来了。不过闪电站小猪觉得很扯蛋,iG可能连LPL前四都不一定稳,怎么可能排到了世界前四。

较上一周排名上升了十一位,战绩为6胜2负。文中提到了V5在春季赛一场BO3没赢的时候,33局游戏就赢了1局这也太惨了。这次夏季赛V5调整策略,来到了强队的位置。

这个赛季JDG表现越来越好,大有威胁到TES战队地位的感觉,不过这期ESPN排名较上一周排名变化不大,而且还下降了一名。

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碧蓝航线新年的LittleKnight怎么样 南安普顿新春换装

南安普顿的新年的LittleKnight是新年和服系列的皮肤,南安普顿在同人圈里面人气还是相当高的,可以皮肤没有几套,
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“你好你好~这里是挑战全新重樱风格的南安普顿!嘿嘿,有没有对我的新装扮感到心动了呀?尽管多来一些“变得更可爱了”之类的夸奖吧~我可是很愿意听的,嘿嘿~”

以上就是小编为大家带来的新年的LittleKnight换装一览了,相信大家看完之后是不是也对于要不要买这个皮肤有了自己的念想了呢,更多碧蓝航线G碧蓝航线专区。

Food science Leeds

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食品科学与营养学院以其在食品全领域的教学和研究而享誉全球,从分子水平到食品如何影响我们的身体以及我们的饮食如何影响我们的健康。我们有来自40多个国家的500多名学生跟我们一起研究学习。

本课程将让你深入了解食品加工、食物组织、味道、食品配方、产品开发以及食品安全。

本课程提供了均衡的课程,探究将纯科学应用于食品,同时也涵盖各种食品成分如何影响健康的问题。

营养学是一个快速发展的学科,集中于了解饮食在保持健康和预防疾病方面的作用。

本课程将为你提供广泛的食品科学知识,注重化学和生物化学,以及对物理学、数学和生物学的理解,以在这一领域取得卓越的成绩。

本课程将教你如何在食品产品开发-从概念到推出产品—中运用项目管理、工业试验设计、感官和质量设计技术。

我们的每种本科学位都可以升读硕士,或者在行业内额外学习一年,以发展你的职业生涯和增强就业竞争力。要了解我们的全部课程选择,请访问courses.leeds.ac.uk。

我们的毕业生非常抢手,食品企业纷纷来到利兹大学招聘最优秀的人才。我们的一些毕业生在食品行业和政府机构担任关键岗位。

碧蓝航线格拉斯哥厉害吗 舰娘技能强度综合评价

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格拉斯哥是一个有热爱漫画设定的皇家女仆,相信很多玩家们都对这艘船的强度很好奇吧,下面就让我们先来看一下

在队伍中(存活)时,降低主力舰队受到的伤害8.0%,自身受到来自轻巡、驱逐的炮击和雷击伤害降低10.0%,同技能效果不叠加

格拉斯哥的强度大致上是和没改造的纽卡斯尔是差不多的,因此实际上可以被视作是纽卡斯尔改的下位替代,而本身纽卡斯尔改就是基本绑定了皇家体系,在体系中还是没有太多的位置可以给格拉斯哥的,不过可以期待改造后的潜力。

以上就是小编为大家带来的碧蓝航线格拉斯哥的技能属性立绘图鉴了,这艘船长得像纽卡斯尔,实力也是差不多呢!更多游戏攻略,敬请关注87G碧蓝航线专区。

加拿大电竞领军企业将与索尼合作出口电竞节目

Northern Arena公司作为加拿大地区广播电视的领军企业,同时也兼顾整个加拿大地区的电竞产业。此前,该企业宣布将与索尼影视公司合作,在欧洲首播自家的王牌节目SQUAD。

据悉,SQUAD是时长约为一个小时的电竞与游戏文化题材的短节目。他们将邀请职业选手、主播、资深玩家和游戏开发者作为嘉宾,而这些嘉宾将发表自己对电竞热点的评论以及对游戏行业发展的见解,还会展示自己高超的游戏技术。

东欧有着数以百万计的电竞粉丝,而这个数字还在持续的增长。SQUAD节目组旨在通过与索尼的合作向游戏爱好者们提供时下流行的节目来吸引更多的观众。Northern Arena的创始人Michel也表示:“索尼影视频道为东欧粉丝了解我们社区提供了一个优秀的平台。”从3月份开始,SQUAD将在保加利亚、捷克共和国、匈牙利、波兰、罗马尼亚和斯洛伐克的索尼影视旗下的频道进行放送。

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2020LPL春季赛3月15日比赛数据的数据分析(Python)

此次项目数据来源于玩家电竞,是国内知名的电竞数据网站,包含LPL春季赛到2020年3月15号为止的比赛数据。链接:

K列:每分钟补刀,补刀是指英雄在敌方小兵在残血剩最后一下攻击就死亡的情况下,利用自身的普攻或者技能伤害来收取这个小兵的人头然后获取经验和金币。

P列:每分钟插眼,插眼就是可以把眼放在一片战争迷雾,可以短时间内看到那片区域的动

Q列:每分钟排眼,排眼就是利用道具可以看到对方插的眼,然后可以进行排除。

数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。

也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 – 1]之间。转换函数如下:

其中max为样本数据的最大值,min为样本数据的最小值。这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时,可能导致max和min的变化,需要重新定义。

这种方法给予原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,转化函数为:

为了更好地直观地对比各个战队在不同游戏指标中的情况,我们绘制了柱状图,曲线图和散点图。

从KDA的对比图中,我们可以直观地看到前两名战队的实力均匀,第5名至10名的实力均匀,第12名至第16名的实力均匀

结合KDA对比图,我们发现在实力均匀的队伍中,场均击杀数量并不一定与队伍的KDA成正比,而在实力具有明显差异的队伍中,场均击杀数量则能在一定程度反映问题。

由场均死亡对比图中,我们可以直观地发现,排名越好的队伍,其场均死亡次数越少,但是在排名相对靠后中,则并不一定。

在每分钟伤害的对比图中,我们可以看到,每分钟伤害值越高的队伍并不一定名次越好,但排名最差的队伍其每分钟伤害值最低。

从一血率的对比图中,我们可以直观感觉到一血率并不是最重要的,其与队伍的KDA和名次并没有任何直接明显的关系。

根据场均时长的对比图,我们可以得知,除了排名第一的队伍,其他队伍的场均时长均差不多,说明比赛队伍的赛事激烈程度相对均匀。

从场均经济的对比图中,我们可以隐约发现,队伍的排名与场均经济存在递增关系,排名最高的队伍其场均经济也是第一,而排名最差的队伍,其场均经济也是倒数。

根据每分钟经济的对比图,我们可以直观发现,
更多精彩尽在这里,详情点击:http://gdjxbxg.com/,LPL夏季赛除了最好和最差的队伍与其每分钟经济存在较强的正相关,其他队伍并没有这样的关系。也就是说每分钟经济,除了在最好或最差的情况下,会严重影响队伍的KDA,其他情况则影响有限。

根据每分钟补刀的对比图,我们可以发现其每分钟补刀的数值与队伍的排名没有明显的规律或关联。

根据场均小龙的对比图,我们可以直观发现,除了最好和最差的队伍与其场均小龙存在较强的正相关,其他队伍并没有这样的关系。也就是说场均小龙,除了在最好或最差的情况下,会严重影响队伍的KDA,其他情况则影响有限。

根据场均大龙的对比图,我们可以直观发现,除了最好和最差的队伍与其场均大龙存在较强的正相关,其他队伍并没有这样的关系。也就是说场均大龙,除了在最好或最差的情况下,会严重影响队伍的KDA,其他情况则影响有限。

根据场均大龙控制率的对比图,我们可以直观发现,除了最好和最差的队伍与其场均大龙存在较强的正相关,其他队伍并没有这样的关系。也就是说场均大龙控制率,除了在最好或最差的情况下,会严重影响队伍的KDA,其他情况则影响有限。

从每分钟插眼的对比图中,我们可以发现,最好的队伍往往很重视每分钟插眼,而最差的队伍也往往会忽视每分钟插眼。

从每分钟排眼的对比图中,我们发现,排名最好与最差的队伍,其每分钟排眼也处于最好和最差。

结合KDA的对比图和排眼效率的对比图,我们发现,排眼效率与KDA存在线性相关关系。

从场均推搭数的对比图中,我们发现,排名相对靠前的队伍往往推搭的效率和数量较高,而排名靠后的队伍其推搭的表现则不尽如人意。

从场均被推搭数的对比图中,我们发现队伍的场均被推塔数与其排名存在较强的负相关关系。

从胜场的对比图中,我们发现排名靠前的队伍其胜场次数也相对靠前,排名靠后的队伍其胜场次数也相对落后,但胜场次数与排名并不存在一一对应关系,胜场次数高并不代表其排名就好。

从负场的对比图中,我们可以得知,排名靠前的队伍其负场次数一定少,但反之并不成立。

为了更好地探索比赛队伍各项游戏指标之间的内生关系,我们进行了相关分析。相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。常见的相关分析方法如下:

Kendall(肯德尔)系数的定义:n个同类的统计对象按特定属性排序,其他属性通常是乱序的。同序对(concordant pairs)和异序对(discordant pairs)之差与总对数(n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。

两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。

作为代表符号。估算样本的协方差和标准差,可得到皮尔逊相关系数,常用英文小写字母

根据相关分析的结果表,我们得知队伍的KDA与场均击杀,场均经济,每分钟经济,场均小龙,大龙控制率,场均大龙,大龙控制率2,场均推塔数存在较强的正相关关系,其相关值均超过0.7,而队伍的KDA则与场均死亡,场均被推塔数存在较强的负相关关系,其相关的绝对值均超过0.7,而每分钟伤害,一血率,场均时长,每分钟补刀则与队伍的KDA没有明显的相关性。

为了更直观地感受各个参赛队伍各项指标的差异,我们选取了FPX,RNG,IG三支强队的比赛数据 ,同时选取关键指标场均小龙,每分钟经济,每分钟伤害,大龙控制率,场均推塔数等作为我们雷达图的分析维度。从雷达图中,我们可以发现,去年冠军FPX的各项指标都十分优良,而次之的RNG队伍,在场均小龙,大龙控制率方面则与强队不分伯仲,在每分钟伤害指标方面更比FPX略高一筹。至于IG则各项指标均处于劣势,其中每分钟伤害更被强队和次之的队伍远远甩开。(FPX牛逼)

根据LPL的比赛规则,队伍的名次由队伍的积分决定,而队伍的积分则与队伍的胜率存在一致性。为了更好地分析影响队伍胜败的关键因素,从而实现更好的提高赛事质量,我们将进行预测分析,预测参赛队伍的胜率。因此胜率作为预测模型的因变量(预测结果),其中,胜率= 胜场/(胜场+负场)

由于原始数据仅有完整的一轮数据,缺乏完整的多轮比赛数据。因此,我们只能在数据重复使用,既作为训练数据,同时又作为测试数据。虽然,数据重复使用,会导致模型过拟合,但这并不妨碍我们分析影响预测结果的关键因素,同时也不影响我们对比不同模型在使用相同训练数据和测试数据的情况下各自的性能。

线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e,e为误差服从均值为0的正态分布。

LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出,全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型,使得它压缩一些回归系数,即强制系数绝对值之和小于某个固定值;同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点,是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

决策树+bagging=随机森林,随机森林是一种比较新的机器学习模型(非线性基于树的模型)集成学习方法。上世纪八十年代Breiman等人发明分类树算法,通过反复二分数据进行分类或回归,计算量大大降低,2001年Breiman把分类树组合成随机森林,即在变量(列)的使用和数据(行)的使用上进行随机化,生成很多分类树,再汇总分类树结果。随机森林在运算量没有显著提高前提下提高了预测精度,随机森林对多元共线性不敏感,结果对缺失数据和非平衡数据比较稳健,可以很好地预测多达几千个解释变量的作用,被誉为当前最好算法之一

随机森林是集群分类模型中的一种,随机森林是用随机的方式建立一个森林,森林由很多的决策树组成,且每一棵决策树之间是没有关联的。得到随机森林模型后,当新样本进入时随机森林中的每一棵决策树分别进行判断,bagging集合策略比较简单,对于分类问题通常使用投票法,得到最多票数类别或者类别之一为最终模型输出。对于回归通常使用简单平均法,T个弱学习器得到的回归结果进行算术平均即最终模型输出。

我们通常会用MSE,RMSE,MAE、R-Squared评价回归模型的预测效果。

二MSE(均方差)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值,也就是SSE/n,和SSE没有太大的区别,计算公式如下

根据模型的MSE,RMSE,MAE和R-Square,我们可以得知线性模型的拟合效果最好。虽然,这样的结果与我们一开始认为的非线性模型和机器学习模型这样更复杂的模型更能挖掘和发现数据背后潜藏的复杂规律,然而考虑到我们的数据样本有限,而高阶复杂的回归模型需要更多的样本量才可以充分发挥潜能,我们也就能理解为什么简单的最小二乘法在预测胜率方面具有良好的效果。

从中,我们得知在预测胜率方面,场均击杀,场均死亡,场均时长,场均经济,每分钟经济,大龙控制率等具有较大的影响权重。

随着LPL赛事越来越流行,对LPL的各项研究也越来越普遍,而本研究则采用数据分析的方法探讨影响LPL参赛队伍胜败的关键因素。

在原始数据的基础上,为了后续计算和对比的方便,我们先对数据的类型进行转换,对G列的一血率,M列的小龙控制率,O列的大龙控制率,R列的排眼效率等由原先的百分比字符串转换为浮点数形式,同时将H列的场均时长由字符型转换为以秒为单位的数值型数据。然后,为了在同个量纲下对比各个比赛指标与KDA的关系,我们进行了数据归一化处理。数据处理结束后,我们采用柱状图,散点图,曲线图等形式对比分析了各个参赛队伍的各项指标,同时也对个指标的相关性进行深入分析,从中发现:队伍的KDA与场均击杀,场均经济,每分钟经济,场均小龙,小龙控制率,场均大龙,大龙控制率,场均推塔数存在较强的正相关关系,其相关值均超过0.7,而队伍的KDA则与场均死亡,场均被推塔数存在较强的负相关关系,其相关的绝对值均超过0.7,而每分钟伤害,一血率,场均时长,每分钟补刀则与队伍的KDA没有明显的相关性。

为了更好地分析影响队伍胜败的关键因素,从而实现更好的提高赛事质量,我们也进行预测分析,将胜率作为预测模型的因变量(预测结果),将原始数据的场均击杀, 场均死亡, 每分钟伤害, 一血率, 场均时长, 场均经济, 每分钟经济,每分钟补刀, 场均小龙, 小龙控制率, 场均大龙, 大龙控制率, 每分钟插眼, 每分钟排眼, 排眼效率,场均推塔数, 场均被推塔数作为预测模型的自变量(输入特征)。根据MSE,RMSE,MAE和R-Square,我们得知线性模型的拟合效果最好。在影响模型预测方面,场均击杀,场均死亡,场均时长,场均经济,每分钟经济,大龙控制率等具有较大的权重。

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2020-21南安普敦大学世界排名多少【QS最新第90名】

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近日,QS世界大学排名组织公布了2020-2021QS世界大学排名,其中2020-2021年南安普敦大学世界排名第90名,以下是南安普敦大学历年世界排名榜单,供大家选学校参考。

注:QS世界大学排名是世界公认最具影响力的全球性大学排名之一,主要评价指标为:学术领域的同行评价(40%)、全球雇主评价(10%)、单位教职的论文引用数(20%)、教师/学生比例(20%)、国际学生比例(5%)、国际教师比例(5%)

南安普顿大学(University of Southampton),勋衔Soton,世界百强名校,英国顶尖学府。英国皇家授勋大学,英国罗素大学集团创始成员,世界大学联盟、科学与工程南联盟、国际大学气候联盟、世界港口城市大学联盟、RENKEI成员。

学校可追溯至1862年创办的哈特利学院,主校区位于泰坦尼克号的起航地—英国英格兰汉普郡南安普顿。

英国卡迪夫大学金融硕士课程详解

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卡迪夫大学()创建于1883年,是英国著名传统大学之一,也是威尔士最大的大学。大学在英国政府RAE研究排名雄居第七,其中有7个专业列为最高级5*,另有17个专业列为5星级,5星级以上的专业占87%。英国留学网()表示,卡迪夫商学院在全英109所商学院中排名第4位,是欧洲最大的商学院之一。大学所处的卡迪夫市生活费用相对其他地区较低,节省留学费用。

课程简介:卡迪夫大学该课程为期一年,为学生提供世界领先的金融相关知识,同时增加学生的自信心,提高学生金融方面的技能,为学生以后在金融领域的就业提供了很大的帮助。

课程特色1:理论实践并重,不但教授学生金融相关的专业知识,还在技能方面培训学生。

课程特色3:为需要继续攻读博士的学生提供特殊的培训,让学生更好的完成博士阶段的学习。

适合群体:有商科相关背景,想在硕士阶段继续研究金融领域的先进知识,并在毕业后从事金融相关工作的申请人。

课程设置(基本模块):金融研究方法,质量分析方法,市场构造与贸易系统,金融研究课题,金融衍生物,国际银行,国际金融,数学金融,金融服务市场,投资与电子商务,伊斯兰金融与银行。

就业方向:该课程毕业的学生可以在公司,政府部门,证券系统或项目投资等金融领域就职。

学习课程收益:学生可以掌握国际先进的金融相关知识,同时,恰当的职业培训可以让学生在以后的职业生涯游刃有余。

学习该课程学生体验:国际学生多,文化多元化,老师友好,城市自然环境好,很适合学习。

录取要求-原专业(课程)背景:金融,金融经济,工程,物理或数学相关专业本科背景。