赤池信息量准则

赤池信息量准则

简明

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Akaike information criterion
赤池信息量准则：一种用于模型选择的统计量，用于衡量模型拟合优度与模型复杂度之间的平衡，值越小表示模型越好。

网络释义

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Akaike information criterion
...赤池信息量准则[gap=1424]Key words: surface reconstruction; neural network; radical basis function; akaike information criterion...

短语

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根据赤池信息量准则
Akaike's Information Criteria ; AIC
2
赤池贝叶斯信息量准则
ABIC

百科

赤池信息量准则
赤池信息量准则，即Akaike information criterion、简称AIC，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。

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