KBM：基于内核的匹配

“基于内核的匹配（Kernel Based Matching，常缩写为KBM）”是一种广泛应用于多学科领域的统计方法，主要用于减少数据偏差并提升因果推断的准确性。它通过核函数计算样本间的相似度，从而实现对实验组和对照组的高效匹配。这一技术常见于机器学习、计量经济学及生物信息学等未明确分类的交叉研究中，缩写KBM的使用极大地方便了学术交流与文献书写。

Kernel based matching具体释义

  • 英文缩写：KBM
  • 英语全称：Kernel based matching
  • 中文意思：基于内核的匹配
  • 中文拼音：jī yú nèi hé de pǐ pèi
  • 相关领域： kbm 未分类的

Kernel based matching的英文发音

例句

  1. A new similarity measure using kernel density estimation based on difference matching point samples is defined.
  2. 定义了一种基于差值匹配点样本核密度估计的匹配基元相似性测度，在立体匹配应用中结合改进的置信度传播算法得到了理想的匹配结果。

本站英语缩略词为个人收集整理，可供非商业用途的复制、使用及分享，但严禁任何形式的采集或批量盗用

若KBM词条信息存在错误、不当之处或涉及侵权，请及时联系我们处理：675289112@qq.com。