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Fabris, Lorenzo (2015) Machine Learning and Feature Selection for Videogame Beta Testing. [Magistrali biennali]

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Abstract

This work presents the integration of Machine Learning techniques in the beta testing phase of Heartbot - Escape, a commercial video game, in order to help the game designer in the identification of the game parameters and player characteristics that have the most influence on metrics such as entertainment and difficulty. The game was analysed to define the actual input features and several classification outputs, data collection was designed and performed and data were then analysed

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Scuola di Ingegneria > Ingegneria Informatica
Uncontrolled Keywords:video game, beta test, random forest, SVM, RFE
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:48788
Relatore:Badaloni, Silvana
Correlatore:Sambo, Francesco
Data della tesi:21 April 2015
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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