Словосочетание "measure of divergence" чаще всего используется как существительное. Оно относится к тому, как можно количественно оценить расхождение между двумя или более распределениями.
/ˈmɛʒər əv dɪˈvɜrdʒəns/
"Measure of divergence" обозначает инструмент или метод для количественной оценки различий между наборами данных, распределениями или функциями. Используется в разных областях, таких как статистика, теория информации, и машинное обучение. Частота использования увеличивается в научных и технических текстах, а также в устной речи среди специалистов. Однако в общем обиходе встречается реже.
The measure of divergence is crucial for understanding the differences between the two data sets.
Мера расхождения имеет важное значение для понимания различий между двумя наборами данных.
In statistics, the measure of divergence can help identify outliers in the data.
В статистике мера расхождения может помочь выявить выбросы в данных.
Researchers often use the measure of divergence to compare predicted and actual outcomes.
Исследователи часто используют меру расхождения для сравнения предсказанных и фактических результатов.
"Measure of divergence" не является широко распространенным элементом идиоматических выражений в английском языке, но его применение возможно в контексте различных фраз. Например:
The measure of divergence can be a key factor in model evaluation.
Мера расхождения может быть ключевым фактором в оценке моделей.
A high measure of divergence indicates significant differences that need to be addressed.
Высокая мера расхождения указывает на значительные различия, которые необходимо учесть.
When examining datasets, the measure of divergence often reveals underlying trends.
При анализе наборов данных мера расхождения часто выявляет скрытые тенденции.
Синонимы: - Дистанция расхождения - Показатель различия - Отклонение
Антонимы: - Сходство - Согласие - Соответствие