高稳健性 Wordle 游戏结果预测模型

Sep, 2023

高稳健性 Wordle 游戏结果预测模型

Prediction Model For Wordle Game Results With High Robustness

Jiaqi Weng, Chunlin Feng

TL;DR通过数据分析和机器学习研究 Wordle 的动态，我们发现日期与提交结果数量之间存在相关性，利用 ARIMAX 模型进行数据稳定化预测。我们使用 BP 神经网络预测单词难度，并利用 K-means 聚类对难度进行数值化分类。研究结果提供了基于日期或给定五个字母单词的 Wordle 游戏玩法的预测框架。

Abstract

In this study, we delve into the dynamics of wordle using data analysis and machine learning. Our analysis initially focused on the correl

wordle data analysis machine learning word difficulty predictive framework

发现论文，激发创造

基于 Wordle 游戏探索词汇难度及其影响因素

通过使用 Monte Carlo 和 Markov 模拟 Wordle 游戏猜词过程并结合 Lasso 回归和二次规划计算，加上通过因子分析后的词汇属性变量中的相关因素，通过有序 logistic 回归建立难易程度和词汇属性之间的关系，预测词汇难度分布。

May, 2023

利用 Wordle 进行学习，设计和比较策略

本文介绍了用概率、统计和信息理论的方法，设计参数化策略来处理 Wordle 等电脑游戏，并探索两个家族参数化策略用于解决 Wordle，并与基准解决方案进行比较得到的结果。

Apr, 2022

Wordle：生活的微观世界。运气、技巧、作弊、忠诚和影响力！

Wordle 玩家的猜测、作弊和影响的研究提供了有力的定量证据。