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Least Squares:最小自乘

最小时路 minimum time path | 最小自乘 least squares | 左晶 left-handed crystal

Two-stage least squares:二阶最小平方

Two sided test, 双向检验 | Two-stage least squares, 二阶最小平方 | Two-stage sampling, 二阶段抽样

Two-stage least squares:兩階段最小平方法回歸

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Two-stage least squares:二级最小平方

双主轴系统 two-spindle system | 二级最小平方 two-stage least squares | 双态变数 two-state variable

Generalized least squares:综合最小平方法

General census, 全面普查 | Generalized least squares, 综合最小平方法 | Geometric mean, 几何平均数

Generalized least squares:广义最小平方

类化概念 generalization concept | 广义最小平方 generalized least squares | 代沟 generation gap

Unweighted least squares:未加权最小平方法

Unordered categories, 无序分类 | Unweighted least squares, 未加权最小平方法 | Upper limit, 上限

least squares method:最小二乘法

从而避免了参数计算与磁链观测之间的耦合现象,提高了整个系统的控制精度[1].最小二乘法(Least Squares Method)是一种涉及较少数学基础而又被广泛使用的一种基本方法.最早是由高斯提出来的.当时是为了解决从观测到的行星轨道数据推算行星轨道的参数而提出来的,

least squares method:最小二乘方法

由于图像的不连续性和成像设置中噪声的影响,传统的最小二乘方法(Least Squares Method)不能很好地解决这一难题. 采用M估计算子(M-estimation operator)代替最小二乘算子,并结合由粗到精的多分辨率策略,提出了一种新的基于M估计的医学图像多分辨率配准算法,

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