解释一下前面一条微博里用到的gBPM。
它是SPR的替代品，以后不用SPR了。
SPR其实也是一个已经有了10年历史的老数据了，它的优点是通过向多年份RAPM的回归，从某种意义上展示了“篮球的观点”。比起GmSc这类以作者“有依据的个人经验”来设置加权系数的数据有压倒性的理念优势。我知道很多人至今都很信赖GmSc，觉得GmSc和主观感受更接近，这很正常，因为它就是为了贴合一个资深球迷的主观感受设计的，这不一定是错的，只是我觉得这本身削减数据的价值。
但是SPR几乎是第一代采用这个思路的数据，相比较它的提出所代表的一种一体化数据思路，它的具体实现手法和细节处理上放到现在是有些粗糙和落后的，尽管NBA的数据分析圈子里提到单场一体化数据还是经常用它，但毕竟已经是10年前的数据了，面对一些极端情况容易暴走。
gBPM不是BBR上你们能看到的BPM的单场版，它只是BPM2.0模型开发过程中的某个中间版本，BPM的作者在后来经过几次大修后最终改成了现在大家能查到的单场版BPM。此版本算法没有正式的名字，gBPM是我为了表述方便随便取的。
为什么不用单场版的BPM，反而要去挖一个开发过程中的中间版本来做单场数据或者小样本场均数据的一体化版本呢？有几个原因。
1.单场版BPM是一个百回合数据，有时候大家真的想要看以“场”为单位的数据，那么小的样本下再去做标准化处理可能反而让人觉得很难受。
2.单场版BPM会基于球员在整个赛季中的估算位置（非真实位置）来进行数据修正。这种估算大部分时候可能是对的，但具体到单场比赛这样的应用场景，错的时候会让人很困扰。
3.单场版BPM有基于球队整体的单场表现和赛季水平的修正。这一点和上一点都会大幅度增加计算复杂度，但收益很难讲有多高。更多时候我们想要在一场比赛赛后迅速便捷地得到一个结果（我猜有些朋友可能已经能快速口算SPR了）。
gBPM相对于SPR秉承了相同的算法思路，但在一些细节上要更好。
1.它的多年份RAPM回归对象是一个由现役球队分析师们打造的更可靠版本（也是目前BPM2.0采用的版本）。
2.在具体的项目设置和权重上做了一些优化，最终结果的误差更小。
3.有一些类似橡皮筋效应的处理，会让命中率高到一定程度时不再在结果上获益，反过来烂到一定程度也不会再惩罚了，结果上而言在一些极端情况的表现会明显优于SPR。
总得来说，相比SPR对高出手低效率和失误的惩罚更少，对助攻抢断盖帽的奖励更少，对后板的奖励高于前板，增加了犯规的惩罚。最显著的改变是，对开发进攻机会的球员提供了更高的奖励，对极高命中率的奖励和对极低命中率的惩罚都削弱了。
不过无论怎么改，它都是一个基于面板数据，适用于快速计算的极简数据，希望大家对它的应用场景，局限性还是有所认识。
计算公式如下：
gBPM = - 0.55*FGA + 2.43*3P + 1.39*2P + 0.79*FT - 0.25*FTA + 0.17*ORB + 0.27*DRB + 0.43*AST + 1.34*STL + 0.64*BLK - 0.95*TOV - 0.34*PF
附一个今年季后赛单轮系列赛gBPM前20的榜单，以及DRE和SPR的结果，简单感受一下差异。字母的次轮表现可能是个有代表性的案例。
它是SPR的替代品，以后不用SPR了。
SPR其实也是一个已经有了10年历史的老数据了，它的优点是通过向多年份RAPM的回归，从某种意义上展示了“篮球的观点”。比起GmSc这类以作者“有依据的个人经验”来设置加权系数的数据有压倒性的理念优势。我知道很多人至今都很信赖GmSc，觉得GmSc和主观感受更接近，这很正常，因为它就是为了贴合一个资深球迷的主观感受设计的，这不一定是错的，只是我觉得这本身削减数据的价值。
但是SPR几乎是第一代采用这个思路的数据，相比较它的提出所代表的一种一体化数据思路，它的具体实现手法和细节处理上放到现在是有些粗糙和落后的，尽管NBA的数据分析圈子里提到单场一体化数据还是经常用它，但毕竟已经是10年前的数据了，面对一些极端情况容易暴走。
gBPM不是BBR上你们能看到的BPM的单场版，它只是BPM2.0模型开发过程中的某个中间版本，BPM的作者在后来经过几次大修后最终改成了现在大家能查到的单场版BPM。此版本算法没有正式的名字，gBPM是我为了表述方便随便取的。
为什么不用单场版的BPM，反而要去挖一个开发过程中的中间版本来做单场数据或者小样本场均数据的一体化版本呢？有几个原因。
1.单场版BPM是一个百回合数据，有时候大家真的想要看以“场”为单位的数据，那么小的样本下再去做标准化处理可能反而让人觉得很难受。
2.单场版BPM会基于球员在整个赛季中的估算位置（非真实位置）来进行数据修正。这种估算大部分时候可能是对的，但具体到单场比赛这样的应用场景，错的时候会让人很困扰。
3.单场版BPM有基于球队整体的单场表现和赛季水平的修正。这一点和上一点都会大幅度增加计算复杂度，但收益很难讲有多高。更多时候我们想要在一场比赛赛后迅速便捷地得到一个结果（我猜有些朋友可能已经能快速口算SPR了）。
gBPM相对于SPR秉承了相同的算法思路，但在一些细节上要更好。
1.它的多年份RAPM回归对象是一个由现役球队分析师们打造的更可靠版本（也是目前BPM2.0采用的版本）。
2.在具体的项目设置和权重上做了一些优化，最终结果的误差更小。
3.有一些类似橡皮筋效应的处理，会让命中率高到一定程度时不再在结果上获益，反过来烂到一定程度也不会再惩罚了，结果上而言在一些极端情况的表现会明显优于SPR。
总得来说，相比SPR对高出手低效率和失误的惩罚更少，对助攻抢断盖帽的奖励更少，对后板的奖励高于前板，增加了犯规的惩罚。最显著的改变是，对开发进攻机会的球员提供了更高的奖励，对极高命中率的奖励和对极低命中率的惩罚都削弱了。
不过无论怎么改，它都是一个基于面板数据，适用于快速计算的极简数据，希望大家对它的应用场景，局限性还是有所认识。
计算公式如下：
gBPM = - 0.55*FGA + 2.43*3P + 1.39*2P + 0.79*FT - 0.25*FTA + 0.17*ORB + 0.27*DRB + 0.43*AST + 1.34*STL + 0.64*BLK - 0.95*TOV - 0.34*PF
附一个今年季后赛单轮系列赛gBPM前20的榜单，以及DRE和SPR的结果，简单感受一下差异。字母的次轮表现可能是个有代表性的案例。
#伍德吃托克# 穿lolita去艺术集市是什么体验？
答应我，一定不要穿lo去，太！热！了！
但同时真的很快乐~见到了很多有趣的人、有趣的设计，也淘到了适合搭lo和汉服的饰品。当然，最重要的是因为和@草莓没有凤梨 在一起~♪(´∪`●)ゝ
晚上还和@阿趴趴_ 和阿趴的狗子一起快乐干饭~真的，太幸福了！
Dress：怨念了很久，经历了海淘＋换码，终于收到的猫骑鸟@Juliette-et-Justine微博
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【旧金山】此建筑是令人惊叹的新古典主义设计豪宅，每一层都有无缝的室内/室外生活
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建造年度：1917
房屋规格：5 卧室，4.5 卫浴，2 停车位
套内面积：7,138平方英尺（663平方米）
土地面积：5,000平方英尺（464平方米）
建筑类型：独栋别墅
座落于市美丽的城市公园之一，此建筑是令人惊叹的新古典主义设计豪宅，您可以欣赏到举世闻名的旧金山天际线的壮丽景色。
每一层都有无缝的室内/室外生活，城市令人惊叹的天际线的闪烁灯光，和每个时代的具标志性的地标——从市政厅到金字塔和 Salesforce 塔——在海湾和东部闪闪发光的背景下湾山，并从这个居高临下的豪宅，你可看到令人惊叹的全景。
精致的装修、高端的设备和美纶美奂的建筑设计，加上家庭影院环绕声、1000 瓶酒窖、带喷泉的华丽花园，和带巨大露台的壮观阁楼等便利设施，使这里成为令人称羡的理想住所。 喜欢如此多样娱乐和休闲的日常生活吗？若是，您非常适合在旧金山，令人向往和充满活力的历史街区之一，享受美妙的城市生活方式！
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