FS：费希尔评分法

Fisher Scoring（常缩写为FS）是一种常用的统计算法，主要用于广义线性模型的参数估计。该方法利用费希尔信息矩阵进行迭代优化，具有收敛速度快、计算效率高的特点。其名称“费希尔评分法”源于统计学家罗纳德·费希尔，在机器学习、生物统计等多个领域有广泛应用。

Fisher Scoring具体释义

  • 英文缩写：FS
  • 英语全称：Fisher Scoring
  • 中文意思：费希尔评分法
  • 中文拼音：fèi xī ěr píng fēn fǎ
  • 相关领域： fs 未分类的

Fisher Scoring的英文发音

例句

  1. The errors-in-variables model is considered. By the Fisher's scoring algorithm, with the condition that the measure errors or the random fluctuations of the regressors and the response are independent, the iterative scheme of parameter estimation of the EV model under replicated observations is obtained.
  2. 介绍了Errorsinvariables模型，利用Fisher得分算法，给出了在自变量的随机影响因素和因变量的随机影响因素相互独立和无重复测量数据情况下Errorsinvariables模型参数估计的迭代公式。

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