1) 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。
2) weight function estimate
权函数估计法
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