- 主题:本版数据型梅吹johnal的逻辑谬误总结
摘要:发表“人类历史上真正做到连续过人并在过人过程中保持对球的控制,把失去球控制的时间控制在防守方来不及布置防守的只有梅西一个”
和“梅西干货数据历史top3”等感性+数据吹梅理论的网友@johnal,倒打一耙发长文归类说网友@h2929是没逻辑梅吹。
网友h2929奋起反抗指出相对于h网友,johnal本人才是感性+主观数据梅吹,并指出johnal网友拍梅吹长文和数据干货排名长文有诸多逻辑事实错误及罔顾基本统计回归或排名算法原理。
【 在 Tubaobao 的大作中提到: 】
: 谁搞个摘要
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: 【 在 h2929 (^_^) 的大作中提到: 】
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这语文水平差johnal太多。。。基本毫无逻辑,和梅吹的"就是好就是强”一脉相承。。
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 首先,为什么johnal网友是主观数据型梅吹,原因如下:
: johnal凭自己的主观喜好挑选数据(称为干货)和拍脑袋主观权重,得出一个统一场论干货排名,此排名为贝利,C罗,梅西,贝肯鲍尔,盖德穆勒,斯蒂法诺,马拉多纳。把不是二十世纪球星的C罗梅西去掉,
: 此排名无论是对照FIFA世纪球员大评选前五前十,还是金球奖世纪大评选前五前十,以及fifa名人堂都相差甚远。难以服人。在此干货排名中,
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FROM 106.2.229.183
johnal不主动在地里刨坑,溅路过的我一身泥,我是不会跳他的烂坑的。
至于你的“基本毫无逻辑”,也和低级梅黑的“就是烂就是loser”一脉相承。
【 在 pcbt 的大作中提到: 】
: 这语文水平差johnal太多。。。基本毫无逻辑,和梅吹的"就是好就是强”一脉相承。。
: 【 在 h2929 的大作中提到: 】
: : 首先,为什么johnal网友是主观数据型梅吹,原因如下:
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牛逼!
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 首先,为什么johnal网友是主观数据型梅吹,原因如下:
: johnal凭自己的主观喜好挑选数据(称为干货)和拍脑袋主观权重,得出一个统一场论干货排名,此排名为贝利,C罗,梅西,贝肯鲍尔,盖德穆勒,斯蒂法诺,马拉多纳。把不是二十世纪球星的C罗梅西去掉,
: 此排名无论是对照FIFA世纪球员大评选前五前十,还是金球奖世纪大评选前五前十,以及fifa名人堂都相差甚远。难以服人。在此干货排名中,
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--【特快水木】
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呵呵,继续自行胜利
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: johnal不主动在地里刨坑,溅路过的我一身泥,我是不会跳他的烂坑的。
: 至于你的“基本毫无逻辑”,也和低级梅黑的“就是烂就是loser”一脉相承。
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翻了下页面,牛逼写这么长,本版网友卧虎藏龙啊!
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 首先,为什么johnal网友是主观数据型梅吹,原因如下:
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: johnal凭自己的主观喜好挑选数据(称为干货)和拍脑袋主观权重,得出一个统一场论干货排名,此排名为贝利,C罗,梅西,贝肯鲍尔,盖德穆勒,斯蒂法诺,马拉多纳。把不是二十世纪球星的C罗梅西去掉,
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数据驱动的模型需要保证一定的样本量,和无偏性,如果不能,专家模型(也就是利用人类知识)是个可行的替代方案。不过此时谁好谁坏可能需要一个大致的评判标准。不能过分迷信自己的经验,也不能过于迷信数据驱动的模型。
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 没有,还欠一屁股房贷,苦哈哈上班还房贷中。。。等还完才能喘口气啊。
: 不过,我的工作内容之一是研究各种排序算法,不算完全无关吧。。
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FROM 123.150.182.*
据他说他以前确实是梅吹。他把罗排在梅前,你觉得他是否罗吹啊?
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: johnal言论:"人类历史上真正做到连续过人并在过人过程中保持对
: 球的控制,把失去球控制的时间控制在防守方来不及布置防守的只有梅西一个。"
: 根据这句话和他的历史干货排名帖,我个人定性他为感性梅吹+主观干货梅吹,他自己肯定认为他自己是理性梅粉,所以才发长文批“不争气没逻辑”的梅吹。
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FROM 123.150.182.*
我个人不会详细看梅西维基版面的,更倾向看罗的。贝利语录最多不能证明梅西版面就不是梅粉更倾向整理的啊,不同明星的粉群还是不一样的:贝利粉年纪可能大些,可能这些都是后来别人粉补充的(因为贝利实在绕不开)。但是梅版也很可能是梅粉主要整理的啊
【 在 h2929 的大作中提到: 】
: 要是梅西本人或巴萨wiki 当然可以假设梅吹整理更多。
: 可惜那不是。
: 那是二十位男子足球运动员各自被认为goat的语录记录。
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FROM 123.150.182.*
是的,说实话数据驱动模型大部分情况需要大数据,特征抽取足够多(也就是他列举的干货种类繁多),结合他的优化函数(五绝排名),才能学出来些有用的权重。而且数据量大时,线性拟合不一定好用了,可能需要用到高阶模型。
然而,本身优化函数只有五个点的话,很容易过拟合。所以,对于一个研究对象是史上前几十球员的排名,特征仅有十多条,矩阵球员数乘特征(干货)数不超过几百,这个就属于小数据了。没准专家模型更有用。这时候就未必需要迷信于他的优化函数(五绝排名)了。哪怕他拍着胸脯说,我这个权重就是合理的,理由如下blabla。不用管是否符合五绝排名,那也不失为一种办法。
【 在 ly2012 的大作中提到: 】
: 数据驱动的模型需要保证一定的样本量,和无偏性,如果不能,专家模型(也就是利用人类知识)是个可行的替代方案。不过此时谁好谁坏可能需要一个大致的评判标准。不能过分迷信自己的经验,也不能过于迷信数据驱动的模型。
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