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火箭防三分联盟第二
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你们要是只信数据的话,这是3月份火箭所有比赛,球员的攻防效率,代替申京打5号位的兰黛尔,阿门攻防净效率都比申京强很多。阿门是进攻效率远高于申京,兰黛尔是防守效率远高于申京,这也很符合看球观感
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早就猜到。。。你们总有借口的。也能理解。申京连胜中4场比赛不是小样本,兰黛尔10场比赛就开始扯小样本了,牛啊!
那你猜管理层会不会和你想的一样?
还有我问你,太阳是阿伦带队吗?
我无所谓啊,其实申京在不在火箭我都一样看球,但管理层只要不傻就不会再去打老年篮球。
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你在重复一下问题吧,他影响别人发挥,我骂他怎么了
上一个我看过的护框比申京差的可能是伍德
我不关心其他队谁带队的问题,你可以去太阳专区问问。顺便帮他们确立一下内线大核。
你不是说50+40是带队的吗?这会又不承认了。你这个头缩的够快啊。
???我不记得我说过,有截屏吗?
另外,数据扯不过就撕下队密的外衣诬陷别人是卖卡的吗?哈哈哈,真是破防了,不好意思,真没那习惯和爱好,让你失望了
场均9个叫没板?
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申京的后场篮板率在联盟所有先发中锋是倒数的
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那后场板都倒数了,篮板怎么会有9个呢?
那后场板都倒数了,篮板怎么会有9个呢?你怕是忘了申京前场板联盟第9卡位联盟第五吧?真的是申京不会抢后场板?
不不不,数据量只要满足一定大小就可以很好的避免偶然性,我没记错的话n大于50应该就很好了,而不至于到你说的“会有很强的偶然性”。当然保证数据质量的前提下数据量越大越好,但大数据分析最大的问题之一就是数据质量难以保证,这种时候反倒less is more。
脱离数据本身性质去谈什么大于50就可以避免偶然性这种说法真的特别不科学。比方说,很多气象数据,经济数据,即使是大数据下也有很强的偶然性。你的研究领域涉及深度学习吗?