smoothers ahead
előre haladó simítók
applying smoothers
simítók alkalmazása
best smoothers
legjobb simítók
smoothers work
simítók munkája
using smoothers
simítók használata
new smoothers
új simítók
smoothers finish
simítók befejezése
added smoothers
hozzáadott simítók
quality smoothers
minőségi simítók
more smoothers
több simító
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
Az adatok simítása szükséges volt az alapvető trend kibontásához.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
Mozgó átlagokat használtunk egyszerű simítóként az idősorokhoz.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
A magos simítók egy hatékonyabb megközelítést kínálnak az adatsimításra.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
A simító kiválasztása az adatoktól és a kívánt eredménytől függ.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
Az adaptív simítók paramétereit az adatok jellemzői alapján állítják be.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
A túlzott simítás elrejtheti az adatok fontos részleteit.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
A szplájn simítók gyakran használják a szép ívek létrehozására.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
A regressziós simítók képesek nemlineáris kapcsolatok modellezésére az adatokban.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
A simító sávszélessége jelentősen befolyásolja az eredményül kapott görbét.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
Az adatkészleten különböző simítók teljesítményét összehasonlítottuk.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
A helyi polinomos simítók népszerűek rugalmasságuk miatt.
smoothers ahead
előre haladó simítók
applying smoothers
simítók alkalmazása
best smoothers
legjobb simítók
smoothers work
simítók munkája
using smoothers
simítók használata
new smoothers
új simítók
smoothers finish
simítók befejezése
added smoothers
hozzáadott simítók
quality smoothers
minőségi simítók
more smoothers
több simító
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
Az adatok simítása szükséges volt az alapvető trend kibontásához.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
Mozgó átlagokat használtunk egyszerű simítóként az idősorokhoz.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
A magos simítók egy hatékonyabb megközelítést kínálnak az adatsimításra.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
A simító kiválasztása az adatoktól és a kívánt eredménytől függ.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
Az adaptív simítók paramétereit az adatok jellemzői alapján állítják be.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
A túlzott simítás elrejtheti az adatok fontos részleteit.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
A szplájn simítók gyakran használják a szép ívek létrehozására.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
A regressziós simítók képesek nemlineáris kapcsolatok modellezésére az adatokban.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
A simító sávszélessége jelentősen befolyásolja az eredményül kapott görbét.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
Az adatkészleten különböző simítók teljesítményét összehasonlítottuk.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
A helyi polinomos simítók népszerűek rugalmasságuk miatt.
Explore frequently searched vocabulary
Want to learn vocabulary more efficiently? Download the DictoGo app and enjoy more vocabulary memorization and review features!
Download DictoGo Now