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看看NBA的官方防守效率吧，詹姆斯可不低
拿几张gif图说詹姆斯不回防的都是坏，信的都是蠢，成天那这个说事的又蠢又坏
你这截图中的opa,dps,tpa完全是NBAmath那个卖T恤的野鸡网站自己编撰出的数据，跟NBA官方半毛钱关系都没有
你这截图中的opa,dps,tpa完全是NBAmath那个卖T恤的野鸡网站自己编撰出的数据，跟NBA官方半毛钱关系都没有
无形的防守，丹子来也不行
那可不比你厉害，成天拉一裤兜，谁能打的了你啊
那可不比你厉害，成天拉一裤兜，谁能打的了你啊
大样本统计？有多大，一个赛季一个队伍就90场比赛左右。不妨看看这几个数据的文章作者咋说的吧。现在大部分数据用bpm来研究，而bpm用的正负值作为无监督标签，联盟几百个球员，几百个自变量，一个赛季就几千场比赛，这么小的样本要怎么去拟合每个球员的能力？而且，直接拿正负值，共线性问题一眼就能看出来吧。除非几十万条样本，能把这个影响降到很低。
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大样本统计？有多大，一个赛季一个队伍就90场比赛左右。不妨看看这几个数据的文章作者咋说的吧。现在大部分数据用bpm来研究，而bpm用的正负值作为无监督标签，联盟几百个球员，几百个自变量，一个赛季就几千场比赛，这么小的样本要怎么去拟合每个球员的能力？而且，直接拿正负值，共线性问题一眼就能看出来吧。除非几十万条样本，能把这个影响降到很低。
你无非就是想说数据模型都有缺陷，詹姆斯数据好不代表他防守真的好呗。东扯西扯反而显得丢人，如果把詹姆斯名字换成蜗壳，你就根本不会去纠结这些数据模型到底有哪些局限性，看不懂现代篮球的攻防，又不想接受这些数据，只能从代表着更小样本的“集锦”里去寻找“自己想看到的”
你无非就是想说数据模型都有缺陷，詹姆斯数据好不代表他防守真的好呗。东扯西扯反而显得丢人，如果把詹姆斯名字换成蜗壳，你就根本不会去纠结这些数据模型到底有哪些局限性，看不懂现代篮球的攻防，又不想接受这些数据，只能从代表着更小样本的“集锦”里去寻找“自己想看到的”
你无非就是想说数据模型都有缺陷，詹姆斯数据好不代表他防守真的好呗。东扯西扯反而显得丢人，如果把詹姆斯名字换成蜗壳，你就根本不会去纠结这些数据模型到底有哪些局限性，看不懂现代篮球的攻防，又不想接受这些数据，只能从代表着更小样本的“集锦”里去寻找“自己想看到的”
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你无非就是想说数据模型都有缺陷，詹姆斯数据好不代表他防守真的好呗。东扯西扯反而显得丢人，如果把詹姆斯名字换成蜗壳，你就根本不会去纠结这些数据模型到底有哪些局限性，看不懂现代篮球的攻防，又不想接受这些数据，只能从代表着更小样本的“集锦”里去寻找“自己想看到的”
丢人？正儿八经和你聊聊建模的局限性，拟合过程，数据噪声，还给你放了提出这几个数据的作者的原文，到你这儿成丢人了？这么急啊。为什么科比高阶数据比詹姆斯好我就会觉得数据没问题，你立个靶子自己打？同样的，上周的s赛总决赛，五局下来，左手数据也比faker好看，on的数据也比k中专好看，为啥大家都骂on呢？数据更好看，虎扑评分blg四个选手比t1高，那为啥比赛没赢呢？你们好像始终不理解《数据能在多大程度上精准反映一个选手的表现》这个命题，60%？80%？100%？ 如果是100%，那么我把现在的基础和所有高阶数据给你，你应该可以把3小时的比赛过程还原回来吧，你有这个能力的话，图灵奖和诺奖都配不上你。如果你承认数据和模型是有缺陷的，比如巅峰姚明邓肯火花在内线，会无形中让对面减少冲击篮筐，尝试更多的中距离和外线，间接降低命中率，这一项要通过哪个数据反映呢？奥运会科比压迫持球人，迫使传球失误，韦德断球一条龙快攻，基础数据科比和其他三人一样0，韦德抢断➕得分，高阶大家都是正负值+2，那么这一会回合科比的真实贡献跟一个站桩的队友是一样的吗？ 如果高阶不能100%反映球员的真实表现，那么拿高阶来给球员下定义的是什么脑子呢？ 跟他们交手十几年的顶尖球员没有媒体那几个蹩脚分析员懂球？数据，只是辅助，让你在另一个视角去理解比赛，而不是拿来下定义的。
丢人？正儿八经和你聊聊建模的局限性，拟合过程，数据噪声，还给你放了提出这几个数据的作者的原文，到你这儿成丢人了？这么急啊。为什么科比高阶数据比詹姆斯好我就会觉得数据没问题，你立个靶子自己打？同样的，上周的s赛总决赛，五局下来，左手数据也比faker好看，on的数据也比k中专好看，为啥大家都骂on呢？数据更好看，虎扑评分blg四个选手比t1高，那为啥比赛没赢呢？你们好像始终不理解《数据能在多大程度上精准反映一个选手的表现》这个命题，60%？80%？100%？ 如果是100%，那么我把现在的基础和所有高阶数据给你，你应该可以把3小时的比赛过程还原回来吧，你有这个能力的话，图灵奖和诺奖都配不上你。如果你承认数据和模型是有缺陷的，比如巅峰姚明邓肯火花在内线，会无形中让对面减少冲击篮筐，尝试更多的中距离和外线，间接降低命中率，这一项要通过哪个数据反映呢？奥运会科比压迫持球人，迫使传球失误，韦德断球一条龙快攻，基础数据科比和其他三人一样0，韦德抢断➕得分，高阶大家都是正负值+2，那么这一会回合科比的真实贡献跟一个站桩的队友是一样的吗？ 如果高阶不能100%反映球员的真实表现，那么拿高阶来给球员下定义的是什么脑子呢？ 跟他们交手十几年的顶尖球员没有媒体那几个蹩脚分析员懂球？数据，只是辅助，让你在另一个视角去理解比赛，而不是拿来下定义的。
球队能赢谁都不会来黑，关键球队老输，得分再高也会有人黑，输还不防守，不是刷子是什么
球队能赢谁都不会来黑，关键球队老输，得分再高也会有人黑，输还不防守，不是刷子是什么
别闹了，赢球黑老詹的一大把，张嘴就来啊？
别闹了，赢球黑老詹的一大把，张嘴就来啊？
我是不会说，我说来说我去在表达我的观点，当然你们care不care我的观点是你们的事情啊
我是不会说，我说来说我去在表达我的观点，当然你们care不care我的观点是你们的事情啊
你刚说完赢球不会有人黑，这么快就立不住了自己说的话
你刚说完赢球不会有人黑，这么快就立不住了自己说的话
大样本统计？有多大，一个赛季一个队伍就90场比赛左右。不妨看看这几个数据的文章作者咋说的吧。现在大部分数据用bpm来研究，而bpm用的正负值作为无监督标签，联盟几百个球员，几百个自变量，一个赛季就几千场比赛，这么小的样本要怎么去拟合每个球员的能力？而且，直接拿正负值，共线性问题一眼就能看出来吧。除非几十万条样本，能把这个影响降到很低。
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大样本统计？有多大，一个赛季一个队伍就90场比赛左右。不妨看看这几个数据的文章作者咋说的吧。现在大部分数据用bpm来研究，而bpm用的正负值作为无监督标签，联盟几百个球员，几百个自变量，一个赛季就几千场比赛，这么小的样本要怎么去拟合每个球员的能力？而且，直接拿正负值，共线性问题一眼就能看出来吧。除非几十万条样本，能把这个影响降到很低。
好久不研究了，搞错了。以为dps/opa/dpa这些数是基于rapm的，所以我说dps是修正过bpm的。rapm是play-by-play的，所以6000多条还行，不过确实也太不大，好久不接触计量了，不敏感了。只靠五六十场比赛跑回归R方都过不去吧。
这个年代bpm已经是狗屎了。现在大部分数据不是bpm了，rapm是基础。
烂得回去找语境了，所以下面只说基于rapm的吧，类似于oepm/depm，rapm的dps我姑且叫drapm吧。
drapm的共线性问题我也提了，直观来说是队内比较。其他高阶数据epm和lebron/raptor这些也都对共线性有帮助。
比共线性影响更大的是队友环境，也就是所谓让队友退步/进步。持球大核让队友功能化多少确实在这一点有影响。
我记得看过这两年老詹depm是挺一般的，所以高阶数据不是没用的。
好久不研究了，搞错了。以为dps/opa/dpa这些数是基于rapm的，所以我说dps是修正过bpm的。rapm是play-by-play的，所以6000多条还行，不过确实也太不大，好久不接触计量了，不敏感了。只靠五六十场比赛跑回归R方都过不去吧。
这个年代bpm已经是狗屎了。现在大部分数据不是bpm了，rapm是基础。
烂得回去找语境了，所以下面只说基于rapm的吧，类似于oepm/depm，rapm的dps我姑且叫drapm吧。
drapm的共线性问题我也提了，直观来说是队内比较。其他高阶数据epm和lebron/raptor这些也都对共线性有帮助。
比共线性影响更大的是队友环境，也就是所谓让队友退步/进步。持球大核让队友功能化多少确实在这一点有影响。
我记得看过这两年老詹depm是挺一般的，所以高阶数据不是没用的。
突然想起科比末期的被攻击。如果人能一视同仁不双标多好，我早就说过人都有老的一天。
突然想起科比末期的被攻击。如果人能一视同仁不双标多好，我早就说过人都有老的一天。
现在大家确实都请分析师啊。我感觉你在说高阶数据无用，而没有分情况。bpm是30年前的数据了，确实很烂。但是现在的有效高阶数据很多，现在的模型也基本够准确了，消除了很多随机误差。apm优化了box-score的缺陷，rapm用岭回归解决了过拟合，lebron用球员分类做聚类分析加了运气和面板等变量进一步消除共线性，epm有效但不公开，dpm用了随机过程加强预测性。。毕竟一年几百万美金养分析团队是实在的，现代篮球的巨大进步、角色球员和球星的球场贡献缩小，也确实是因为数据分析，只不过和这种高阶一体化数据关系不大。数据有用，但99%的虎扑球迷搞不清楚高阶数据是怎么回事罢了。
现在大家确实都请分析师啊。我感觉你在说高阶数据无用，而没有分情况。bpm是30年前的数据了，确实很烂。但是现在的有效高阶数据很多，现在的模型也基本够准确了，消除了很多随机误差。apm优化了box-score的缺陷，rapm用岭回归解决了过拟合，lebron用球员分类做聚类分析加了运气和面板等变量进一步消除共线性，epm有效但不公开，dpm用了随机过程加强预测性。。
毕竟一年几百万美金养分析团队是实在的，现代篮球的巨大进步、角色球员和球星的球场贡献缩小，也确实是因为数据分析，只不过和这种高阶一体化数据关系不大。
数据有用，但99%的虎扑球迷搞不清楚高阶数据是怎么回事罢了。
确实99%的球迷搞不懂高阶数据，但他们里面更多的人是迷信高阶。另外，我贴的文章一篇是apm的，一篇是bpm的，你先看看作者怎么说的。他也提交到apm给出的数据有些和大家的直觉不符合。在虎扑就一定是人错了，模型不可能错，这个观点挺有意思的。在机器学习领域，“解决”“消除”这种词，不太严谨吧，可能“缓解”会好一些，问题有改善，但没有完全解决，改善了多少，我们也不得而知，他不像很多公开数据集有个指标，只是聊我的误差见小了，更准确了，但到底在精准率召回率这个层面，有多少可信度，是要打个问号的。养团队归养团队，有用不代表有定义级别的作用，lpl也一帮教练和数据团队，但经常搞出来的效果很幽默。
确实99%的球迷搞不懂高阶数据，但他们里面更多的人是迷信高阶。另外，我贴的文章一篇是apm的，一篇是bpm的，你先看看作者怎么说的。他也提交到apm给出的数据有些和大家的直觉不符合。在虎扑就一定是人错了，模型不可能错，这个观点挺有意思的。在机器学习领域，“解决”“消除”这种词，不太严谨吧，可能“缓解”会好一些，问题有改善，但没有完全解决，改善了多少，我们也不得而知，他不像很多公开数据集有个指标，只是聊我的误差见小了，更准确了，但到底在精准率召回率这个层面，有多少可信度，是要打个问号的。养团队归养团队，有用不代表有定义级别的作用，lpl也一帮教练和数据团队，但经常搞出来的效果很幽默。
确实99%的球迷搞不懂高阶数据，但他们里面更多的人是迷信高阶。另外，我贴的文章一篇是apm的，一篇是bpm的，你先看看作者怎么说的。他也提交到apm给出的数据有些和大家的直觉不符合。在虎扑就一定是人错了，模型不可能错，这个观点挺有意思的。在机器学习领域，“解决”“消除”这种词，不太严谨吧，可能“缓解”会好一些，问题有改善，但没有完全解决，改善了多少，我们也不得而知，他不像很多公开数据集有个指标，只是聊我的误差见小了，更准确了，但到底在精准率召回率这个层面，有多少可信度，是要打个问号的。养团队归养团队，有用不代表有定义级别的作用，lpl也一帮教练和数据团队，但经常搞出来的效果很幽默。
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确实99%的球迷搞不懂高阶数据，但他们里面更多的人是迷信高阶。另外，我贴的文章一篇是apm的，一篇是bpm的，你先看看作者怎么说的。他也提交到apm给出的数据有些和大家的直觉不符合。在虎扑就一定是人错了，模型不可能错，这个观点挺有意思的。在机器学习领域，“解决”“消除”这种词，不太严谨吧，可能“缓解”会好一些，问题有改善，但没有完全解决，改善了多少，我们也不得而知，他不像很多公开数据集有个指标，只是聊我的误差见小了，更准确了，但到底在精准率召回率这个层面，有多少可信度，是要打个问号的。养团队归养团队，有用不代表有定义级别的作用，lpl也一帮教练和数据团队，但经常搞出来的效果很幽默。
lpl粪坑比cba强不到哪去，能别提么？
我不明白你又贴这两篇文章啥意思，apm和bpm缺陷我前面不是说了？现在大多数据是建立在rapm上的，rapm就是正则化来解决apm的问题的。当然，依旧有共线性，lebron,epm等引入更多参数优化这一点。你的截图没有更多的信息，把doi贴出来我看看？
我就一学金融的，不跟你扯用词啥的，学的时候和用词没关系，工作也不涉及，我确实不懂。
更不懂你是不是还要讨论数据本身。若是。你是想说一体化数据没有价值，普遍解释力不够？那东契奇epm进攻基本稳定在同位置98%分位，防守基本稳定在70%以下，够不够直觉？詹姆斯epm进攻稳定同位置98%，防守稳定85%以下，符不符合你的直觉？里弗斯上赛季进攻还维持着80%水平，防守掉到12%的超级漏勺；库里超多赛季进攻100%，防守波动很大，最高93%，大伤赛季26%，最近两个赛季50%多；威少连续4年进攻下降，从79%到40%，防守在湖人最烂53%，在快船80%+；追梦进攻在有三分时92%，投射烂的时候40%，防守100%选手。
这些符不符合观感？任何数据也都要看解读方式，信噪比足够就行，就算做个工业问题的模拟都不可能没有噪声，不是没有噪声的数据才是有意义的。
lpl粪坑比cba强不到哪去，能别提么？
我不明白你又贴这两篇文章啥意思，apm和bpm缺陷我前面不是说了？现在大多数据是建立在rapm上的，rapm就是正则化来解决apm的问题的。当然，依旧有共线性，lebron,epm等引入更多参数优化这一点。你的截图没有更多的信息，把doi贴出来我看看？
我就一学金融的，不跟你扯用词啥的，学的时候和用词没关系，工作也不涉及，我确实不懂。
更不懂你是不是还要讨论数据本身。若是。你是想说一体化数据没有价值，普遍解释力不够？那东契奇epm进攻基本稳定在同位置98%分位，防守基本稳定在70%以下，够不够直觉？詹姆斯epm进攻稳定同位置98%，防守稳定85%以下，符不符合你的直觉？里弗斯上赛季进攻还维持着80%水平，防守掉到12%的超级漏勺；库里超多赛季进攻100%，防守波动很大，最高93%，大伤赛季26%，最近两个赛季50%多；威少连续4年进攻下降，从79%到40%，防守在湖人最烂53%，在快船80%+；追梦进攻在有三分时92%，投射烂的时候40%，防守100%选手。
这些符不符合观感？任何数据也都要看解读方式，信噪比足够就行，就算做个工业问题的模拟都不可能没有噪声，不是没有噪声的数据才是有意义的。
lpl粪坑比cba强不到哪去，能别提么？我不明白你又贴这两篇文章啥意思，apm和bpm缺陷我前面不是说了？现在大多数据是建立在rapm上的，rapm就是正则化来解决apm的问题的。当然，依旧有共线性，lebron,epm等引入更多参数优化这一点。你的截图没有更多的信息，把doi贴出来我看看？我就一学金融的，不跟你扯用词啥的，学的时候和用词没关系，工作也不涉及，我确实不懂。更不懂你是不是还要讨论数据本身。若是。你是想说一体化数据没有价值，普遍解释力不够？那东契奇epm进攻基本稳定在同位置98%分位，防守基本稳定在70%以下，够不够直觉？詹姆斯epm进攻稳定同位置98%，防守稳定85%以下，符不符合你的直觉？里弗斯上赛季进攻还维持着80%水平，防守掉到12%的超级漏勺；库里超多赛季进攻100%，防守波动很大，最高93%，大伤赛季26%，最近两个赛季50%多；威少连续4年进攻下降，从79%到40%，防守在湖人最烂53%，在快船80%+；追梦进攻在有三分时92%，投射烂的时候40%，防守100%选手。这些符不符合观感？任何数据也都要看解读方式，信噪比足够就行，就算做个工业问题的模拟都不可能没有噪声，不是没有噪声的数据才是有意义的。
lpl粪坑比cba强不到哪去，能别提么？
我不明白你又贴这两篇文章啥意思，apm和bpm缺陷我前面不是说了？现在大多数据是建立在rapm上的，rapm就是正则化来解决apm的问题的。当然，依旧有共线性，lebron,epm等引入更多参数优化这一点。你的截图没有更多的信息，把doi贴出来我看看？
我就一学金融的，不跟你扯用词啥的，学的时候和用词没关系，工作也不涉及，我确实不懂。
更不懂你是不是还要讨论数据本身。若是。你是想说一体化数据没有价值，普遍解释力不够？那东契奇epm进攻基本稳定在同位置98%分位，防守基本稳定在70%以下，够不够直觉？詹姆斯epm进攻稳定同位置98%，防守稳定85%以下，符不符合你的直觉？里弗斯上赛季进攻还维持着80%水平，防守掉到12%的超级漏勺；库里超多赛季进攻100%，防守波动很大，最高93%，大伤赛季26%，最近两个赛季50%多；威少连续4年进攻下降，从79%到40%，防守在湖人最烂53%，在快船80%+；追梦进攻在有三分时92%，投射烂的时候40%，防守100%选手。
这些符不符合观感？任何数据也都要看解读方式，信噪比足够就行，就算做个工业问题的模拟都不可能没有噪声，不是没有噪声的数据才是有意义的。
为啥你觉得电竞的数据跟nba没有可比性呢？电竞的数据不是数据？电竞的数据分析就是一坨屎？有没有可能电竞的游戏内数据更好获取，更加细致，对比nba数据来说，天然噪声更小，更准。这两篇文章都是所你们口中所谓的“媒体专家”的专栏写的，我找也废了老半天，你不会以为这些真的有超高的含金量，要去发顶刊吧？ 学金融的，OK，我举个例子，我现在有个准确率80%的模型，能预测明天大盘的涨跌，再过去5天里，全部预测正确，明天预测涨，但实际上跌了，那么一定是股市的问题，不是模型的问题，对吧？ 现在不是说很多人说“强的球员高阶都好看，那么高阶不好看的一定是被高估了”这个和股市有问题，是一个逻辑吧。正如你说举的几个例子，大部分是符合观感的，是正样本，那么你没举的例子里面，就没有很离谱的离群点了？我也说了，数据有一定参考价值，但是要结合比赛。一旦用数据去下定义，就有点天真了。昨晚刚刷到一个清华姚班博士的概率论科普视频，这几张图送给你，以及虎扑的数据迷。第三张图挺有意思，大医院每个科室的治愈率都高于小医院，但整体治愈率却低很多，我们可否根据数据说“大医院整体治疗水平不如小医院”呢？毕竟你们信奉的“数据不会说谎”
为啥你觉得电竞的数据跟nba没有可比性呢？电竞的数据不是数据？电竞的数据分析就是一坨屎？有没有可能电竞的游戏内数据更好获取，更加细致，对比nba数据来说，天然噪声更小，更准。这两篇文章都是所你们口中所谓的“媒体专家”的专栏写的，我找也废了老半天，你不会以为这些真的有超高的含金量，要去发顶刊吧？ 学金融的，OK，我举个例子，我现在有个准确率80%的模型，能预测明天大盘的涨跌，再过去5天里，全部预测正确，明天预测涨，但实际上跌了，那么一定是股市的问题，不是模型的问题，对吧？ 现在不是说很多人说“强的球员高阶都好看，那么高阶不好看的一定是被高估了”这个和股市有问题，是一个逻辑吧。正如你说举的几个例子，大部分是符合观感的，是正样本，那么你没举的例子里面，就没有很离谱的离群点了？我也说了，数据有一定参考价值，但是要结合比赛。一旦用数据去下定义，就有点天真了。昨晚刚刷到一个清华姚班博士的概率论科普视频，这几张图送给你，以及虎扑的数据迷。第三张图挺有意思，大医院每个科室的治愈率都高于小医院，但整体治愈率却低很多，我们可否根据数据说“大医院整体治疗水平不如小医院”呢？毕竟你们信奉的“数据不会说谎”
为啥你觉得电竞的数据跟nba没有可比性呢？电竞的数据不是数据？电竞的数据分析就是一坨屎？有没有可能电竞的游戏内数据更好获取，更加细致，对比nba数据来说，天然噪声更小，更准。这两篇文章都是所你们口中所谓的“媒体专家”的专栏写的，我找也废了老半天，你不会以为这些真的有超高的含金量，要去发顶刊吧？ 学金融的，OK，我举个例子，我现在有个准确率80%的模型，能预测明天大盘的涨跌，再过去5天里，全部预测正确，明天预测涨，但实际上跌了，那么一定是股市的问题，不是模型的问题，对吧？ 现在不是说很多人说“强的球员高阶都好看，那么高阶不好看的一定是被高估了”这个和股市有问题，是一个逻辑吧。正如你说举的几个例子，大部分是符合观感的，是正样本，那么你没举的例子里面，就没有很离谱的离群点了？我也说了，数据有一定参考价值，但是要结合比赛。一旦用数据去下定义，就有点天真了。昨晚刚刷到一个清华姚班博士的概率论科普视频，这几张图送给你，以及虎扑的数据迷。第三张图挺有意思，大医院每个科室的治愈率都高于小医院，但整体治愈率却低很多，我们可否根据数据说“大医院整体治疗水平不如小医院”呢？毕竟你们信奉的“数据不会说谎”
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为啥你觉得电竞的数据跟nba没有可比性呢？电竞的数据不是数据？电竞的数据分析就是一坨屎？有没有可能电竞的游戏内数据更好获取，更加细致，对比nba数据来说，天然噪声更小，更准。这两篇文章都是所你们口中所谓的“媒体专家”的专栏写的，我找也废了老半天，你不会以为这些真的有超高的含金量，要去发顶刊吧？ 学金融的，OK，我举个例子，我现在有个准确率80%的模型，能预测明天大盘的涨跌，再过去5天里，全部预测正确，明天预测涨，但实际上跌了，那么一定是股市的问题，不是模型的问题，对吧？ 现在不是说很多人说“强的球员高阶都好看，那么高阶不好看的一定是被高估了”这个和股市有问题，是一个逻辑吧。正如你说举的几个例子，大部分是符合观感的，是正样本，那么你没举的例子里面，就没有很离谱的离群点了？我也说了，数据有一定参考价值，但是要结合比赛。一旦用数据去下定义，就有点天真了。昨晚刚刷到一个清华姚班博士的概率论科普视频，这几张图送给你，以及虎扑的数据迷。第三张图挺有意思，大医院每个科室的治愈率都高于小医院，但整体治愈率却低很多，我们可否根据数据说“大医院整体治疗水平不如小医院”呢？毕竟你们信奉的“数据不会说谎”
图片过于显眼和莫名其妙，我中间没看完就回了。
笑死，为啥感觉突然降智。
1.你说顶刊才有doi，行，这论文格式的文章是column，行，链接也可以。
2.从金融那儿开始又是一段虚空索敌和莫名其妙。模型就是用来解释和预测的，任何受过高中以上正规教育的，不会有二议。
3.我首先一直都在讨论模型的解释水平和预测水平，关于股价预测的神奇例子我不知道你在虚空索敌什么。
4.因为突如其来的降智发言观感，为了避免和大专人扯淡，请回答个股股价预测模型和这种一体化数据模型最大的差别是什么，在模型类型上？从统计上来说，回测（验证一体化模型预测效果不好、解释力不好）的好方法是什么？不想因为语文和屁股原因再浪费时间了。
图片过于显眼和莫名其妙，我中间没看完就回了。
笑死，为啥感觉突然降智。
1.你说顶刊才有doi，行，这论文格式的文章是column，行，链接也可以。
2.从金融那儿开始又是一段虚空索敌和莫名其妙。模型就是用来解释和预测的，任何受过高中以上正规教育的，不会有二议。
3.我首先一直都在讨论模型的解释水平和预测水平，关于股价预测的神奇例子我不知道你在虚空索敌什么。
4.因为突如其来的降智发言观感，为了避免和大专人扯淡，请回答个股股价预测模型和这种一体化数据模型最大的差别是什么，在模型类型上？从统计上来说，回测（验证一体化模型预测效果不好、解释力不好）的好方法是什么？不想因为语文和屁股原因再浪费时间了。
图片过于显眼和莫名其妙，我中间没看完就回了。笑死，为啥感觉突然降智。1.你说顶刊才有doi，行，这论文格式的文章是column，行，链接也可以。2.从金融那儿开始又是一段虚空索敌和莫名其妙。模型就是用来解释和预测的，任何受过高中以上正规教育的，不会有二议。3.我首先一直都在讨论模型的解释水平和预测水平，关于股价预测的神奇例子我不知道你在虚空索敌什么。4.因为突如其来的降智发言观感，为了避免和大专人扯淡，请回答个股股价预测模型和这种一体化数据模型最大的差别是什么，在模型类型上？从统计上来说，回测（验证一体化模型预测效果不好、解释力不好）的好方法是什么？不想因为语文和屁股原因再浪费时间了。
图片过于显眼和莫名其妙，我中间没看完就回了。
笑死，为啥感觉突然降智。
1.你说顶刊才有doi，行，这论文格式的文章是column，行，链接也可以。
2.从金融那儿开始又是一段虚空索敌和莫名其妙。模型就是用来解释和预测的，任何受过高中以上正规教育的，不会有二议。
3.我首先一直都在讨论模型的解释水平和预测水平，关于股价预测的神奇例子我不知道你在虚空索敌什么。
4.因为突如其来的降智发言观感，为了避免和大专人扯淡，请回答个股股价预测模型和这种一体化数据模型最大的差别是什么，在模型类型上？从统计上来说，回测（验证一体化模型预测效果不好、解释力不好）的好方法是什么？不想因为语文和屁股原因再浪费时间了。
模型是用来预测的，预测是有准确率的，不是说你对了90%，就意味着你预测错的样本，就是数据本身错了，这个例子是有多难理解？ 至于模型是用来解释的，你聊的是你金融领域的，为了降低风险，追求模型的可解释性，所以你没接触过深度学习？至于你说大专嘛，我单人上个月在MICCAI全球挑战赛拿了第二，对手是斯坦福，伦敦大学，多伦多大学，以及融资几亿美元的AI公司，国内的华中科技大学和合肥工业大学团队垫底。他们都是团队，有的带了教授。你觉得你可以做到的话，明年欢迎你参加。跟你好好聊，自己聊不明白开始聊大专了，我是没想到的。我说的预测涨跌的模型，和大多数虎扑拿高阶定义球员，有啥本质的区别？把80%精度的模型当100%用，不符合预期就是数据错了。
模型是用来预测的，预测是有准确率的，不是说你对了90%，就意味着你预测错的样本，就是数据本身错了，这个例子是有多难理解？ 至于模型是用来解释的，你聊的是你金融领域的，为了降低风险，追求模型的可解释性，所以你没接触过深度学习？至于你说大专嘛，我单人上个月在MICCAI全球挑战赛拿了第二，对手是斯坦福，伦敦大学，多伦多大学，以及融资几亿美元的AI公司，国内的华中科技大学和合肥工业大学团队垫底。他们都是团队，有的带了教授。你觉得你可以做到的话，明年欢迎你参加。跟你好好聊，自己聊不明白开始聊大专了，我是没想到的。我说的预测涨跌的模型，和大多数虎扑拿高阶定义球员，有啥本质的区别？把80%精度的模型当100%用，不符合预期就是数据错了。
