“離群點”造句，怎麼用離群點造句

小波分析在離群點檢測和去噪方面是獨一無二的。

原始點雲經梯度方向迭代移動後，過濾噪音和剔除離群點，並修補點雲缺失資料。

近鄰分類是一種流行且成功的非引數分類方法，但其分類*能由於離群點的存在而受到損害。

且沒有考慮到通訊負載的問題，將應用安全協議的集中式離群點檢測演算法直接應用於分散式資料集，易產生隱私洩露且演算法的效率低。

用於可疑金融交易*的對比離群點檢測模型

演算法的複雜度較低，適用於大規模資料集快速離群點檢測。

一種新的抽樣方法是把資料探勘技術中的分類、聚類及離群點挖掘等應用到審計風險管理中去。

同時用區域性偏離指數指示離群點的偏離程度,又具有識別精度高和偏離程度可度量的優點.

結論在離群點存在時對廣義可加模型進行穩健估計是必要的。

一般說來，離群點是遠離其他資料點的資料，但很可能包含著極其重要的資訊。

目的針對大氣汙染與健康關係研究中擬合廣義可加模型時的離群點進行診斷並試圖減小其影響。