Trimmed least squares estimator：修剪的最小平方估計式

Trigonometric identities 三角等式 | Trimmed least squares estimator 修剪的最小平方估計式 | Trimmed mean 修剪的均數(shù)

Least Squares：最小自乘

最小時路 minimum time path | 最小自乘 least squares | 左晶 left-handed crystal

Two-stage least squares：二階最小平方

Two sided test, 雙向檢驗 | Two-stage least squares, 二階最小平方 | Two-stage sampling, 二階段抽樣

Two-stage least squares：兩階段最小平方法回歸

Test Item Analysis 項目分析 | Time Series 時間序列分析 | Two Stage Least Squares 兩階段最小平方法回歸

Two-stage least squares：二級最小平方

雙主軸系統(tǒng) two-spindle system | 二級最小平方 two-stage least squares | 雙態(tài)變數(shù) two-state variable

Generalized least squares：綜合最小平方法

General census, 全面普查 | Generalized least squares, 綜合最小平方法 | Geometric mean, 幾何平均數(shù)

Generalized least squares：廣義最小平方

類化概念 generalization concept | 廣義最小平方 generalized least squares | 代溝 generation gap

Unweighted least squares：未加權(quán)最小平方法

Unordered categories, 無序分類 | Unweighted least squares, 未加權(quán)最小平方法 | Upper limit, 上限

least squares method：最小二乘法

從而避免了參數(shù)計算與磁鏈觀測之間的耦合現(xiàn)象,提高了整個系統(tǒng)的控制精度[1].最小二乘法(Least Squares Method)是一種涉及較少數(shù)學基礎(chǔ)而又被廣泛使用的一種基本方法.最早是由高斯提出來的.當時是為了解決從觀測到的行星軌道數(shù)據(jù)推算行星軌道的參數(shù)而提出來的,

least squares method：最小二乘方法

由于圖像的不連續(xù)性和成像設(shè)置中噪聲的影響,傳統(tǒng)的最小二乘方法(Least Squares Method)不能很好地解決這一難題. 采用M估計算子(M-estimation operator)代替最小二乘算子,并結(jié)合由粗到精的多分辨率策略,提出了一種新的基于M估計的醫(yī)學圖像多分辨率配準算法,