2.10兵王问题（引入）

1️⃣ 什么是 “兵王问题”？

该问题描述如下：

• 棋盘上黑方剩下一个王，白方剩下一个王和一个兵（不同于更复杂角色）。
• 任务是用机器学习分类模型（如 SVM），来 预测给定局面下，白方是“胜利”还是“和棋”。
• 数据集来源于 UCI 的 krkopt.data，每行为一组棋子的坐标与标签（比如“和棋”标记为 “draw”，其他标记为胜利步数）。

2️⃣ 为什么用 SVM？

• 这是一个典型的 二分类问题（胜或和），而且数据量适中（约 28,000 条记录）。
• SVM 能处理：
  • 特征空间的高维空间（坐标 + 可能的衍生特征）
  • 多种内核（线性、多项式、RBF…）的应用场景
  • 良好的分类性能与泛化能力

3️⃣ 数据处理 & 模型设计流程

典型步骤如下：

1. 从 krkopt.data 中读取棋子坐标数据（如黑王、白王、白兵），并回归标签。
2. 将分类标签“draw”（和棋）设为正类，其它视为负类。
3. 随机抽取部分作为训练集，余下作为测试集，并对特征进行 归一化。
4. 用 libsvm 或 scikit‐learn.SVC
   

4️⃣ 效果如何？

• 通常训练集和测试集都能取得接近 99% 的高分类精度。
• 支持向量机能很好地区分“可以赢”与“和棋”的残局定位。

✅ 小结

• “兵王问题”就是国际象棋 KRK 残局分类任务。
• 它通过输入棋子空间位置来预测结果，很适合机器学习二分类应用展示。
• SVM 解决方案流程标准、逻辑清晰、性能优越。
• 胡浩基老师在浙江大学 MOOC 课程中详细讲解并且提供了 MATLAB/Python 实现