LMS：最小平方中值

“最小平方中值”（英文全称 Least Median of Squares，常缩写为 LMS）是一种在统计学和数据分析领域常用的稳健回归方法。该方法通过最小化残差平方的中位数来拟合模型，能够有效降低异常值对结果的影响。因此，LMS 尤其适用于数据存在离群点或噪声干扰的场景，常见于学术研究和工程应用中，为数据建模提供了一种可靠的替代方案。

Least Median of Squares具体释义

  • 英文缩写：LMS
  • 英语全称：Least Median of Squares
  • 中文意思：最小平方中值
  • 中文拼音：zuì xiǎo píng fāng zhōng zhí
  • 相关领域： lms 统计学

Least Median of Squares的英文发音

例句

  1. The least median of squares ( LMedS ) method is studied to calculate the noise variance in the differencing image, through which obtained the adaptive threshold for background and temporal differencing.
  2. 本文研究了最小平方中值(LMS)（LMedS）算法的原理，来计算差分图像的噪声方差。从而得到时间背景差分的自适应阈值。
  3. Fast Least Median of Squares(LMS) Based on Principal Sensitivity Vectors
  4. 主灵敏度矢量的快速最小中位方差估计方法
  5. One-step M Estimator and reweighted least squares estimator based on least median of squares regression
  6. 基于LMS回归的一步M估计与加权最小二乘估计
  7. Based on the modified least median of squares ( LMedS ) regression, a robust approach of motion estimation from the space position vectors of 3-D feature points is put forward.
  8. 基于修正的最小平方中值(LMS)定理（LMedS），本文提出一种由3D特征点空间位置估计运动参数的鲁棒方法。

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