確率論

テキサスホールデムのフロップ（2周目のベッティングラウンド）における戦略について概要を考察する。加えて、初心者っぽいプレイスタイル（ルースパッシブ）の対戦相手について、どのような戦略を用いたらよいかについて考察する。

前回の投稿で初心者が多いテーブルでタイトアグレッシブのプレイヤーが思った以上に弱く感じると書いたが、原因がわかった気がしたので簡単に説明しようというのが本稿の趣旨である。

開発したテキサスホールデムのゲーム。対戦プレイヤーの強さや性格を指定したり、ランダムにすることが可能。

テキサスホールデムのゲームを試しに開発してみた。対戦相手はランダムに選択をしてくるだけであるが、将来的には合理的な判断をするアルゴリズムを導入したバージョンも考える予定である。

テキサスホールデムで手札やいくつかの共通カードが既知である場合の勝利確率をモンテカルロシミュレーションで推定する計算機。

テキサスホールデムのゲームを開発する際に考慮しなければならない項目について考察する。

モンテカルロシミュレーションについて概要を説明する。加えて、ランダムウォークやブラウン運動について簡易的に説明する。応用例としてテキサスホールデムの勝利確率をモンテカルロシミュレーションで推定する方法を考察する。

テキサスホールデムについてゲームのルールを簡単に説明する。将来的に確率計算やモンテカルロシミュレーションの説明の題材として使うかもしれない。

回帰分析のパラメータ推定に確率的勾配降下法という機械学習で良く用いられる手法を適用した場合にどのようになるかを示す。