作业3: Aliens游戏

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作业总览

本次作业目的是使用监督学习来模仿人玩游戏的动作。

首先，下载本次作业程序包(点击下载ZIP)
在本次作业中，你需要收集数据，并训练学习模型。

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收集数据

在play.py中已经为大家准备好了收集数据的运行入口。运行 play.py 玩出一场漂亮的游戏, 将会记录每一时刻的游戏画面和你按下的按键（左、右、上）。

注意，监督学习只能模拟你的行为，如果你的行为有错误，不能纠正你的错误。得到数据文件数据将保存在logs目录。

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训练模型

learn.py 是提取特征和训练模型的代码：

• extract_features 函数提取特征，这里已经写了一个简单的特征提取方法，就是记录屏幕上每个位置的信息
• 提取特征后按键信息将被视为类别，得到监督学习数据集训练模型
• 模型将保存在 logs 目录

可以修改特征提取的方法，以及要加载的训练数据路径，然后运行 learn.py 训练你的模型。

作业框架中使用了sklearn库的RandomForestClassifier训练模型。

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测试模型

修改 test.py 中要加载的模型路径后运行，自动开始游戏并输出结果。

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作业内容

1. 对于现有的特征提取方法，收集训练数据，尝试三种以上的学习方法，撰写学习方法的介绍，报告性能对比
2. 尝试修改特征提取方法，得到更好的学习性能

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作业报告

本次作业需要提交报告和代码。报告需详细介绍对代码的实现。 使用这个文档模版(点击下载) 撰写实验报告。

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作业提交

将 作业报告 存储为PDF文件，用学号命名，例如231221001.pdf，并与相应的源码打包为 学号命名的.zip文件，例如 231221001.zip

上传到sftp sftp://www.lamda.nju.edu.cn 作业文件夹地址：/D:/Courses/IntroAi_HW/hw3 (用户名: IntroAI, 密码: course01234!@#$)
(注意：该sftp不能替换文件，上传一次后，如果需要修改，请在文件名后加上版本号再上传，例如231221001-1.zip)

注意：作业严禁抄袭！