1) weight function estimate
权函数估计法
2) weighted function estimator
权函数估计
1.
The strong consistency of the nonparametric regression weighted function estimator for positive associated samples is discussed.
在 PA样本下 ,讨论非参数回归模型中权函数估计的强相合性及强一致相合性 。
2.
This paper studies the consistency of weighted function estimator in a multiple nonparametric regression model under martingale sequences.
在鞅误差序列下，研究多元非参数回归权函数估计的相合性，得到比Fan[1]和Geogiev[2]更理想的结论。
3) the weight estimate in nonparametric regression
非参数回归权函数估计
4) nonparametric weight function estimator
非参数权函数估计
5) function approximation
函数估计
1.
Reinforcement learning function approximation algorithm based on linear average;
基于线性平均的强化学习函数估计算法
6) estimating function
估计函数
1.
Blind source separation based on optimally selected estimating functions;
基于选优估计函数的盲信号分离
2.
Secondly, based on the semiparametric theory, an estimating function is constructed and the corresponding learning algorithms are proposed.
基于此,采用半参数统计方法构造超定盲信号分离的估计函数,给出相应的学习算法;理论证明了该算法具有等变化性和分离矩阵的非奇异特性,并借助于源信号数目未知且动态变化的计算机仿真验证了其有效性。
3.
Firstly, the semiparametric statistical approach is introduced into the BSS, and an estimating function for the semiparametric statistical approach in BSS is proposed, from which a learning rule is obtained.
将半参数统计模型引入源信号个数未知的盲分离中,给出了源信号个数(其值n不大于观测信号的个数m)未知,混合矩阵列满秩时,盲分离半参数统计模型的估计函数,得到了由此估计函数给出的半参数统计学习算法。
补充资料：因侵害姓名权、肖像权、名誉权、荣誉权产生的索赔权
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参考词条