タイトルの通り
最近ショバフェスにハマっております。
スクショを取りまくっていたのですが、これでなんか遊べないかなと思って、ガチャイベ（いっぱいガチャを回してゲームの便利なアイテムを取得するイベント）でガチャからアイテムが出る確率を推定してみました。（Computer Visionの勉強もしているので、それでもなんかやりたかった）
一段落付いたのでcolabに纏めて公開しようと思います。
※画像は引用という形で加工して一部分しか出してませんが、著作権的に問題があったら消します。
具体的にやったことは以下です。
1. ガチャスクショ画像からガチャアイテム画像の抽出（crop）
2. アイテム画像をヒストグラムで特徴化し、類似度でクラスタリングして特徴空間がどんなものかみる
3. kNNが有効そうだと仮説を立てて、データをラベリングし、kNNで交差検証し、ちゃんと判定できることを確認（まあ、固定画像なんだからそらそうかって感じだけど）
4. 今まで貯めたスクショ画像について3. で作ったモデルを用いてラベリング→確率モデリングをして、確率の推定を行う。
想定知識は以下です。
