smoothers ahead
smoothers ahead
applying smoothers
applying smoothers
best smoothers
best smoothers
smoothers work
smoothers work
using smoothers
using smoothers
new smoothers
new smoothers
smoothers finish
smoothers finish
added smoothers
added smoothers
quality smoothers
quality smoothers
more smoothers
more smoothers
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
De data vereiste gladmaking om de onderliggende trend te onthullen.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
we gebruikten beweeggemiddelden als eenvoudige gladmakers voor de tijdreeks.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
kernel-gladmakers bieden een geavanceerder aanpak voor data gladmaking.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
de keuze van de gladmaker hangt af van de data en het gewenste resultaat.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
aanpasbare gladmakers passen hun parameters aan op basis van de datakenmerken.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
te veel gladmaken kan belangrijke details in de data verbergen.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
spline-gladmakers worden vaak gebruikt voor het maken van esthetische aantrekkelijke krommen.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
regressie gladmakers kunnen niet-lineaire relaties in de data modelleren.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
de bandbreedte van de gladmaker heeft een aanzienlijk invloed op de resulterende curve.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
we vergeleken de prestaties van verschillende gladmakers op de dataset.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
lokale polynomiale gladmakers zijn populair vanwege hun flexibiliteit.
smoothers ahead
smoothers ahead
applying smoothers
applying smoothers
best smoothers
best smoothers
smoothers work
smoothers work
using smoothers
using smoothers
new smoothers
new smoothers
smoothers finish
smoothers finish
added smoothers
added smoothers
quality smoothers
quality smoothers
more smoothers
more smoothers
the data needed smoothing to reveal the underlying trend.
De data vereiste gladmaking om de onderliggende trend te onthullen.
we used moving averages as simple smoothers for the time series.
we gebruikten beweeggemiddelden als eenvoudige gladmakers voor de tijdreeks.
kernel smoothers provide a more sophisticated approach to data smoothing.
kernel-gladmakers bieden een geavanceerder aanpak voor data gladmaking.
the choice of smoother depends on the data and the desired outcome.
de keuze van de gladmaker hangt af van de data en het gewenste resultaat.
adaptive smoothers adjust their parameters based on the data characteristics.
aanpasbare gladmakers passen hun parameters aan op basis van de datakenmerken.
excessive smoothing can obscure important details in the data.
te veel gladmaken kan belangrijke details in de data verbergen.
spline smoothers are often used for creating aesthetically pleasing curves.
spline-gladmakers worden vaak gebruikt voor het maken van esthetische aantrekkelijke krommen.
regression smoothers can model non-linear relationships in the data.
regressie gladmakers kunnen niet-lineaire relaties in de data modelleren.
the smoother's bandwidth significantly impacts the resulting curve.
de bandbreedte van de gladmaker heeft een aanzienlijk invloed op de resulterende curve.
we compared the performance of different smoothers on the dataset.
we vergeleken de prestaties van verschillende gladmakers op de dataset.
local polynomial smoothers are popular for their flexibility.
lokale polynomiale gladmakers zijn populair vanwege hun flexibiliteit.
Ontdek vaak opgezochte woordenschat
Wil je efficiënter woordenschat leren? Download de DictoGo-app en profiteer van meer functies voor het onthouden en herhalen van woordenschat!
Download DictoGo nu