刚刚聊到这个东西
其实两边各自有各自的拥立派跟反对派
有人深信数据派
因为某些人有时就是会对某个投手打不好
比如说恰瓜生涯对凯萨
不会打就是不会打
（虽然你也可以说是因为凯萨真的很强）
而数据派的缺点就像刚刚各位所提到的
你能确定这位选手还有那个条件
打好这名他生涯都打得很好的选手吗？
小样本的数据真的能代表一切吗？
如果短期的安打都是那种初速快的也不能说是运气吧，任何运动毕竟是人在打的，人本来就会被各种原因影响
这种时候就是要搭配着看啊 小样本不代表没意义 那种见一次打一次的对战是可信的吧
手感火烫要看你的定义是只有帐面成绩好还是连进阶数据都异于常人的辗压如果进阶数据(挥空率、平均初速)都异于常人这个就不需要多证明成绩的水不水吧
作者: carwhat (卡三小啦) 2023-08-04 21:18:00
先定义样本数怎样算多算少还有棒球本来就不可能全然理性 当各项数据冲突矛盾的时候还是要做选择的不然基本上 每次的投打对决也就只是独立事件罢了 结果才是重点
如果今天进阶数据很平庸 甚至比平均还烂这种我们才需要去探讨球员的成绩484很水
对的，作者书里面也有讲到，所谓的近况，到底要看几场，五场、十场、三十场吗？
手感火烫这件事电影大卖空也提到过 同时也引用21点来比喻
作者:
bxxl (bool)
2023-08-04 21:25:00从机器学习的观点,每个样本都有贡献,也不必从两端做选择只是权值不同而已
权值这个也是争议很大的点，有的人认为近况值得更多加成，当然也就有人会质疑
作者:
bxxl (bool)
2023-08-04 21:30:00我们现在等于是要做一个从过去样本预测当下打击结果的模型模型的参数怎么取,当然是用最佳化的方式,使其预测力最好
作者:
b99202071 (b99202071)
2023-08-04 22:12:00因为可能只是刚好都遇到自己擅长打的投手