从理论到实践。第二部分 - 页 113

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看着这些可悲的尝试，真是令人发笑。

[Aleksey Nikolayev]

这里是否有人意识到数学期望值不是算术平均值？）

[Evgeniy Chumakov]

Доктор:

我再次确信，如果一个病人是姑息性的，那么对他们就没有帮助。

姑息性如何？

[pribludilsa]

Олег avtomat:

他们宁愿忽略任何不符合他们理解的狭窄框架的东西。

在此类声明中加入账户统计数据将是一个好主意。

[Evgeniy Chumakov]

Aleksey Nikolayev:
这里是否有人意识到数学期望值不是算术平均值？）

问问上面的那位同志。他什么都知道!

[Roman]

Aleksey Nikolayev:
这里有人明白数学上的期望值不是算术平均数吗？）

MO为零。构建的模式应该追求什么。
但它不应该只是渴望，它应该充分地描述输入数据。
这就是为什么自动机关于样本窗口大小的帖子没有完全理解该同志的意思的原因。

例如，
Blue是原始系列。
灰色的模型已经建立。

我设置了一些模型窗口，但模型并没有准确地描述输入数据。

但该模型并不能准确地描述输入数据。

不清楚机器想对窗口大小说些什么。

[Доктор]

Aleksey Nikolayev:
这里有人明白数学上的期望值不是算术平均数吗？）

完全正确。奥列格的matcad计算了一个样本的平均值。因为它无法为样本计算出其他东西。他（matcad，不是Oleg）很笨，不知道这是一个MO=0的正弦。而一个样本的MO的最佳估计值是0。

[J.B]

Aleksey Nikolayev:

并非所有的模式都是大公司感兴趣的，因为其中一些模式很可能在资本强度上的可扩展性很差，因此对他们来说可能根本无利可图。但是，这样的 "瘦身 "模式可能会让我们这样的小玩家感兴趣。

唉，都是这样。现在一切都被扫荡干净了，人工黄牛已经死了，最快的是吃了别人的人。但这并不意味着人们不能以同样的方式行事，与最好的人竞争。但我们需要一种不同的研究方法，而不是像很多人所做的那样，在100500个不同的分类器中推欧元，希望出现奇迹，或测试器的配合，这只是一种儿戏而已。

数据绅士，数据...

[Aleksey Nikolayev]

Доктор:

完全正确。奥列格的matcad计算了一个样本的平均值。因为它无法为样本计算出其他东西。他（matcad，不是Oleg）很笨，不知道这是一个MO=0的正弦。而一个样本的MO的最佳估计值是0。

样本平均数只能是一个MO估计值，但前提是a）MO存在，b）样本是独立的，c）样本是平均分布的。对于正弦波，(b)点正好被违反，因为样品中的元素之间存在着刚性关系。

一般来说，请不要把所谓的 "某段函数的平均值 "称为 "期望值"。

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Доктор:

完全正确。奥列格的matcad计算了一个样本的平均值。因为它无法为样本计算出其他东西。他（matcad，不是Oleg）很笨，不知道这是一个MO=0的正弦。而抽样的MO的最佳估计值是0。

完全缺乏了解...