英语词汇mean square error怎么读，是什么意思，单词翻译、读音、固定搭配用法和短语词组及例句-英汉双解词典

单词

mean square error

释义

mean square error

简明释义

均方误差：在统计学中，均方误差（MSE）是对于无法观察的参数的一个估计函数T的一个度量，它衡量了估计值与真实值之间的平均偏差的平方。

网络释义

1
?均方差
也称均方差(mean square error),是各数值离开正道均等数的间隔的均等数,它是离均差平方以及均等后的方根,用σ暗示。规范差是方差的数学二次方根。
2
[数]?均方误差
PSNR计算公式如下： 8bits表示法中，peak的最大值为255；MSE指Mean Square Error（均方误差）；I(角标n)：指原始影像第n个pixel值；P(角标n)：指经处理后的影像第n个pixel值。 PSNR的单位为dB。
3
?均方误
统计中的均方误（mean square error）是什么?如何计算？

短语

1
root mean square error
均方根误差 ; 中误差 ; 均方误差
2
mean square error of height
测高程中误差
3
mean square error of azimuth
测方位角中误差

双语例句

1
The results of the test data indicate that the prediction system is reliable and the root of mean square error is about 15%.
对测试数据的预测结果表明，该预测系统能够可靠工作，预测结果的均方根误差在15%左右。
2
However, two-stage estimates of regression coefficients corresponding to these two estimates have approximate equal mean square error.
对应于方差参数这两种估计的回归系数的两种两步估计，它们的均方误差大致相当。
3
In comparison with traditional LMS algorithm, WO-LMS algorithm can achieve both lower steady mean square error and faster convergence speed.
与传统的LMS算法相比，WO - LMS算法既提高了收敛速度又可以得到较低的稳态均方误差。

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单词	mean square error
释义	mean square error 简明释义均方误差：在统计学中，均方误差（MSE）是对于无法观察的参数的一个估计函数T的一个度量，它衡量了估计值与真实值之间的平均偏差的平方。网络释义 1 ?均方差也称均方差(mean square error),是各数值离开正道均等数的间隔的均等数,它是离均差平方以及均等后的方根,用σ暗示。规范差是方差的数学二次方根。 2 [数]?均方误差 PSNR计算公式如下： 8bits表示法中，peak的最大值为255；MSE指Mean Square Error（均方误差）；I(角标n)：指原始影像第n个pixel值；P(角标n)：指经处理后的影像第n个pixel值。 PSNR的单位为dB。 3 ?均方误统计中的均方误（mean square error）是什么?如何计算？短语 1 root mean square error 均方根误差 ; 中误差 ; 均方误差 2 mean square error of height 测高程中误差 3 mean square error of azimuth 测方位角中误差双语例句 1 The results of the test data indicate that the prediction system is reliable and the root of mean square error is about 15%. 对测试数据的预测结果表明，该预测系统能够可靠工作，预测结果的均方根误差在15%左右。 2 However, two-stage estimates of regression coefficients corresponding to these two estimates have approximate equal mean square error. 对应于方差参数这两种估计的回归系数的两种两步估计，它们的均方误差大致相当。 3 In comparison with traditional LMS algorithm, WO-LMS algorithm can achieve both lower steady mean square error and faster convergence speed. 与传统的LMS算法相比，WO - LMS算法既提高了收敛速度又可以得到较低的稳态均方误差。
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