游戏开发中的人工智能实践指南

1、下载关卡生成框架（https://sites.google.com/site/platformersai/），并应用构造法和生成 - 测试法来生成平台游戏关卡，然后使用常见的游戏关卡评估方法评估这些关卡。

可按以下步骤操作：

1. 访问链接 https://sites.google.com/site/platformersai/ 下载平台游戏关卡生成框架；
2. 运用构造法和生成 - 测试法生成平台游戏关卡；
3. 选择常见的游戏关卡评估方法（如可玩性评估、趣味性评估、难度合理性评估等）对生成的关卡进行评估。

2、一个建议的为期一学期的游戏数据挖掘项目：你必须选择一个包含玩家行为属性的数据集，对数据进行必要的预处理，如提取特征和选择特征。然后，你必须应用相关的无监督学习技术来压缩、分析或降低数据集的维度。基于无监督学习的结果，你需要实施一些合适的监督学习技术，以学习预测一个数据属性（或一组属性）。

一个建议的为期一学期的游戏数据挖掘项目流程为：

1. 数据集选择与预处理
   - 选取包含玩家行为属性的数据集
   - 提取特征
   - 进行特征选择等预处理操作

2. 无监督学习应用
   - 使用相关无监督学习技术
   - 对数据集进行压缩、分析或降维

3. 监督学习建模
   - 基于无监督学习的结果
   - 应用合适的监督学习技术
   - 预测数据属性或属性集

3、使用SteamSpy数据集，人们可以应用监督学习来根据游戏的其他特征（如游戏评分、发布日期和标签）预测某个属性（例如游戏价格），也可以构建一个新游戏的评分预测器。请简要说明这两种应用分别是什么