本文讲述了作者Spawek和朋友们为了更好地组织局域网聚会，开发了一个名为SpawELO的队伍匹配系统。他们主要玩Dota 2，由于玩家水平参差不齐，手动选择队伍耗时且容易造成不平衡。最初，他们使用简单的Elo评级系统并根据比赛结果更新玩家Elo值，但效果不佳。随后，他们将Elo系统改进为类似机器学习模型，通过反向传播算法优化玩家Elo值，并最小化预测胜率与实际胜率之间的损失。为了防止过拟合，他们将历史比赛结果的胜率设为概率值而非100%。最终，SpawELO能够有效地预测胜率并创建更平衡的队伍。