英雄排名 Dotabuff Dota 2 Stats

幽鬼是一个需要使用者有相当不错个人水准的英雄，使用者需要具备相当好的意识和打钱速度。 当然，幽鬼的被动技能还让她能够在游戏的前中期具备一定的战斗力，这是敌法师显然不具备的。 这个版本将少部分中单英雄稍微加强了一些，但大部分英雄都变弱了。 你可以算上克林克兹，但我们把他列入了Carry里面。 但最重要的是那些在新版本补丁中没有直接加强，但从物品改动中受益的英雄的胜率有所提高例如宙斯、圣堂刺客、黑鸟等。 另一方面，可能除了TK之外，他需要玩家对于游戏或这个英雄有很好的理解，现在的中路没有太imba的英雄。

国内比较少用的毒狗表现也不错，胜率高达60%，值得关注下。 国内比较火的小Y，实际表现达不到预期的效果，无论是胜率、碾压率还是翻盘率都比较低，属于划水的英雄。 另外，戴泽除非是搭配一些体系，否则最好别选，胜率仅25%。

考虑到一个样本的输入是由两个稀疏向量组成的二维矩阵，这里我们一共搭建了三种模型，CNN模型，LSTM模型以及CNN+LSTM模型。 那为什么用这三种模型呢，我其实也做不出什么特别合理的解释~~先试试嘛，效果不行丢垃圾，效果不错真牛B。 但是在实际使用中发现，这个数据浏览器接口仅能够查询到正式比赛数据，像我们平时玩的游戏情况在matches数据表里是不存在的。 该URL会随机返回10场近期比赛的基本数据，包括游戏起始时间，对阵双方英雄ID，天辉是否胜利等数据。 本次比赛在登场五次及以上的英雄当中，石鳞剑士以最高的胜率局域帮手，目前为87.5%，而潮汐猎人与风行者则以80%的胜率排在其之后。 毕竟路人局与职业比赛最大的不同就是队友间的默契程度，例如克林克兹、斯温和蝙蝠骑士这样的英雄就需要队友在前期早早屯野，在等级到达一定的境界以后再钻野高速发育。

我们有很多提升排名系统的计划，尤其是提升98%及以上排名分段的准确性。 这次实验准备建立一个通过对阵双方的英雄选择情况来对胜率进行预测的模型，因此需要获得以下数据，[天辉方英雄列表]、[夜魇方英雄列表]、[哪方获胜]。 术士这个英雄在Gosu网站上面是高端局胜率最高的辅助，而中分段的局也是最高。 不过小编分析来看，这个英雄在实战里面的作用应该就是一个大招了吧。 而且术士的大招还怕被拉比克偷，当然术士的加血还有减速都是不错的团队技能。

尽管在7.07D更新中被砍了一刀，但相对于水人来说，不算伤筋动骨，毕竟美杜莎的崛起源于一技能和25级天赋的改动。 最惨淡的二号位英雄算是女王了，出场次数最多，胜率低而且碾压率也低，带领队伍把经济领先的优势转换为胜势的能力欠佳。 国内赛场出场比较少的圣堂刺客，在胜率和碾压率上都比较高，领队伍把经济领先的优势转换为胜势的能力不错，值得关注一下。 所幸回音战刃作为前期过渡装的思路被玩家们保留了下来，不仅是虚无之灵，斯温、斯拉克、幽鬼以及虚空假面这样的英雄都可以继承这样的打法。 先来看看热门英雄在7.30c版本更新以后的胜率变化情况。 排名第一的便是育母蜘蛛，其胜率从39.69%攀升到了43.8%。

獸打3号位的高分玩家出装和加点，初期技能12对点，有大加大，中后期继续撑肉靠1技能切入，或者同样是跳刀bkb打先手，总之就是团战“搅屎棍”。 接着是尸王、亚巴顿、发条、敌法师、宙斯，这些英雄，要么偏向团战要么移速很快，都是很契合活动的英雄，喜欢玩夜魇暗潮的老哥可以盯着选，好赢。 作为一个一号位，亚巴顿的Farm速度太慢了，但是在劣势路上他可以出色的完成压制对手的任务。 最主要的任务就是在线上套盾以及在四号位的配合下打出被动，但作为付出，可能你的队伍会缺少一个开团点。 只有一个例外︰每一位英雄的前 100 名将被公开展示。

这也说明我们模型的预测结果与统计层面上所展示出来的结论是较为一致的。 可以看出，模型在训练集上的预测效果稍好，超过61%，而在训练集和验证集上的预测准确度在58%附近，没有出现特别明显的过拟合现象。 在实际的调参过程中，卷积核长度，卷积输出向量维度，Dropout的比例等参数都不是固定不变的，可以根据模型训练效果灵活的进行调整。