На этой странице Вы можете получить подробный анализ слова или словосочетания, произведенный с помощью лучшей на сегодняшний день технологии искусственного интеллекта:
общая лексика
средний показатель
математическое ожидание
среднее значение
математика
вектор математического ожидания
математика
среднее по ансамблю
[mi:n]
общая лексика
средняя (величина)
среднее (значение)
средство
способ
значить
иметь в виду
иметь значение
означать
подразумевать
приспособление
середина
срединный
среднее значение
средний
средний член
усредненный
устройство
circumferentially mean p-valent function - p-листная в среднем по окружности функция
математика
среднее
строительное дело
средняя величина
множественное число
средства, способ
метод
прилагательное
[mi:n]
общая лексика
средний
посредственный
плохой
слабый
скупой
скаредный
скудный
бедный
жалкий
убогий
нищенский
низкий
подлый
нечестный
презренный
низкого происхождения
разговорное выражение
мелочный
придирчивый
неприветливый
злобный
совестливый
смущающийся
нездоровый
чувствующий недомогание
норовистый (о лошади)
трудный
неподдающийся
злой (о собаке)
существительное
[mi:n]
общая лексика
середина
математика
среднее число
средняя величина
устаревшее выражение
умеренность
глагол
общая лексика
(meant)
намереваться
иметь в виду
подразумевать
думать
предназначать
значить
иметь значение
"homely"means something different in America - слово homely имеет в американском варианте английского языка другое значение
означать
предвещать
(to) значить
иметь значение (для кого-л.)
In statistics and signal processing, a minimum mean square error (MMSE) estimator is an estimation method which minimizes the mean square error (MSE), which is a common measure of estimator quality, of the fitted values of a dependent variable. In the Bayesian setting, the term MMSE more specifically refers to estimation with quadratic loss function. In such case, the MMSE estimator is given by the posterior mean of the parameter to be estimated. Since the posterior mean is cumbersome to calculate, the form of the MMSE estimator is usually constrained to be within a certain class of functions. Linear MMSE estimators are a popular choice since they are easy to use, easy to calculate, and very versatile. It has given rise to many popular estimators such as the Wiener–Kolmogorov filter and Kalman filter.