KDE：核密度估计

核密度估计（Kernel Density Estimate，简称KDE）是其全称的常用缩写形式，广泛应用于计算机科学、统计学及数据分析等领域。作为一种非参数的概率密度估计方法，KDE能够根据样本数据有效推断总体分布，便于研究者或从业者在书写和交流时快速表达和使用，因此成为了相关技术文档和学术讨论中的高频术语。

Kernel Density Estimate具体释义

  • 英文缩写：KDE
  • 英语全称：Kernel Density Estimate
  • 中文意思：核密度估计
  • 中文拼音：hé mì dù gū jì
  • 相关领域： kde 常用

Kernel Density Estimate的英文发音

例句

  1. This paper aims to improve the large sample character of the kernel density estimate.
  2. 本文旨在讨论并改进独立样本核密度估计(KDE)的大样本性质。
  3. A new background model of non-parameter kernel density estimate was presented on the basis of abundant study on algorithms of moving object detection.
  4. 在充分研究现有运动目标检测算法的基础上，提出了一种新的非参数核密度估计(KDE)背景模型。
  5. Asymptotic research of MSE and MISE in kernel density estimate
  6. 密度核估计中对MSE与MISE的渐近性态研究
  7. This article mainly makes the improvement to the traditional VaR model by using the modern method of non-parameter statistical. ( 1 ) The Non-parametric kernel density estimate and the partial linear estimate theory are summarized systematically.
  8. 本文主要运用现代非参数统计方法对传统VaR模型进行改进，使其能更有效的测量市场风险。（1）对非参数核密度估计(KDE)和局部线性估计理论进行了系统的归纳、整理、总结。
  9. A Method of Yield Analysis Based on Kernel Density Estimate(KDE)
  10. 基于核估计的成品率分析算法及其实现

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