smoothers ahead
מoothing מתקדמים
applying smoothers
החלת מoothing
best smoothers
המoothing המ טובים ביותר
smoothers work
מoothing עובדים
using smoothers
שימוש במoothing
new smoothers
מoothing חדשים
smoothers finish
מoothing מסתיימים
added smoothers
מoothing נוספים
quality smoothers
מoothing באיכות גבוהה
more smoothers
מoothing נוספים
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
הנתונים נדרשו רצון כדי לחשוף את המודל الأساسي.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
השתמשנו בממוצעים נעים כרצונות פשוטים עבור סדרת הזמן.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
רצונות גרעין מציעים גישה מתקדמת יותר לרצון данных.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
בחירת הרצון תלויה בנתונים והתוצאה הרצויה.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
רצונות מתאימים מתקנים את פרמטריהם בהתבסס על מאפייני הנתונים.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
רצון מופרז יכול לסתום פרטים חשובים בנתונים.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
רצונות פלניא commonly used to create aesthetically pleasing curves.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
רצונות רגרסיה יכולים לעדכן קשרים לא ליניאריים בנתונים.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
רוחב הרצון משפיע משמעותית על העקומה الناتجة.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
השוונו את הביצועים של רצונות שונים על הensa.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
רצונות פולינומיים מקומיים פופולריים בגלל גמישותם.
smoothers ahead
מoothing מתקדמים
applying smoothers
החלת מoothing
best smoothers
המoothing המ טובים ביותר
smoothers work
מoothing עובדים
using smoothers
שימוש במoothing
new smoothers
מoothing חדשים
smoothers finish
מoothing מסתיימים
added smoothers
מoothing נוספים
quality smoothers
מoothing באיכות גבוהה
more smoothers
מoothing נוספים
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
הנתונים נדרשו רצון כדי לחשוף את המודל الأساسي.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
השתמשנו בממוצעים נעים כרצונות פשוטים עבור סדרת הזמן.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
רצונות גרעין מציעים גישה מתקדמת יותר לרצון данных.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
בחירת הרצון תלויה בנתונים והתוצאה הרצויה.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
רצונות מתאימים מתקנים את פרמטריהם בהתבסס על מאפייני הנתונים.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
רצון מופרז יכול לסתום פרטים חשובים בנתונים.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
רצונות פלניא commonly used to create aesthetically pleasing curves.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
רצונות רגרסיה יכולים לעדכן קשרים לא ליניאריים בנתונים.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
רוחב הרצון משפיע משמעותית על העקומה الناتجة.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
השוונו את הביצועים של רצונות שונים על הensa.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
רצונות פולינומיים מקומיים פופולריים בגלל גמישותם.
חקור אוצר מילים שמחפשים לעיתים קרובות
רוצה ללמוד אוצר מילים ביעילות רבה יותר? הורד את אפליקציית DictoGo ותהנה מאפשרויות נוספות לשינון ולתרגול אוצר מילים!
הורד את DictoGo עכשיו