empirical smoothing - signification, définition, traduction, prononciation
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empirical smoothing (anglais) - signification, définition, traduction, prononciation


Partie du discours

La combinaison de mots "empirical smoothing" fonctionne principalement comme un nom en anglais.

Transcription phonétique

/ɪmˈpɪrɪkəl ˈsmuːðɪŋ/

Options de traduction en Français

Signification et utilisation

"Empirical smoothing" fait référence à un processus utilisé en statistique et en science des données où les données brutes sont lissées en utilisant des méthodes basées sur des observations réelles et des données expérimentales, plutôt que sur des théories généralisées. Cette technique est souvent utilisée pour réduire le bruit dans les données et pour identifier des tendances. Elle est couramment utilisée dans l'analyse des séries temporelles, la modélisation statistique, et l'apprentissage automatique.

Ce terme est fréquemment utilisé dans des contextes écrits, notamment dans les articles de recherche, les thèses et les documents techniques, mais peut également apparaître dans des discussions orales parmi les professionnels des données.

Exemples de phrases

Expressions idiomatiques

Bien que "empirical smoothing" ne fasse pas partie d'expressions idiomatiques courantes, il est souvent intégré dans des phrases ou des formulations procédurales dans le cadre de discussions scientifiques et techniques. Voici quelques exemples du contexte :

Étymologie

Le mot "empirical" vient du grec "empeirikos", qui signifie "expérimental", tandis que "smoothing" provient du mot anglais "smooth", qui signifie "lisser" ou "nivelé". Cela reflète l'idée de rendre quelque chose plus uniforme et moins rugueux.

Synonymes et Antonymes

Synonymes : - Data smoothing - Averaging techniques - Noise reduction

Antonymes : - Data roughening - Distortion - Variability increase

En résumé, "empirical smoothing" est un terme technique largement utilisé dans l'analyse de données qui réfère à des méthodes basées sur l'observation plutôt que sur des prototypes théoriques, et il est essentiel pour obtenir une compréhension claire des tendances observées dans les données.



25-07-2024