GDKA：贪婪密度核逼近
Greedy Density Kernel Approximation（常缩写为GDKA）是计算机与数据处理领域中一种重要的近似计算方法，其中文意为“贪婪密度核逼近”。该方法通过逐次选择对目标函数贡献最大的核函数，以较少的计算资源实现高精度的函数逼近，广泛应用于机器学习、信号处理及模式识别等场景，有效平衡了计算效率与模型性能。
Greedy Density Kernel Approximation具体释义
- 英文缩写：GDKA
- 英语全称：Greedy Density Kernel Approximation
- 中文意思：贪婪密度核逼近
- 中文拼音：tān lán mì dù hé bī jìn
- 相关领域： gdka
Greedy Density Kernel Approximation的英文发音
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