Bản dịch của từ Decorrelate trong tiếng Việt
Decorrelate
Decorrelate (Verb)
Để giảm sự tương quan giữa các tín hiệu.
To reduce the correlation between signals.
Experts aim to decorrelate signals for better social research results.
Các chuyên gia nhằm giảm mối tương quan giữa các tín hiệu để có kết quả nghiên cứu xã hội tốt hơn.
Researchers do not decorrelate signals in their social studies often.
Các nhà nghiên cứu không thường giảm mối tương quan giữa các tín hiệu trong các nghiên cứu xã hội.
How can we decorrelate signals in social media analysis effectively?
Làm thế nào chúng ta có thể giảm mối tương quan giữa các tín hiệu trong phân tích mạng xã hội một cách hiệu quả?
Luyện nói từ vựng với Chu Du AI
/decorrelate/
Video ngữ cảnh
Từ "decorrelate" xuất phát từ tiền tố "de-" có nghĩa là loại bỏ và "correlate" nghĩa là tương quan. Trong ngữ cảnh thống kê và học máy, "decorrelate" chỉ hành động làm giảm hoặc loại bỏ mối quan hệ tương quan giữa các biến. Từ này không có sự khác biệt lớn giữa tiếng Anh Anh và tiếng Anh Mỹ; tuy nhiên, cách phát âm có thể có sự khác biệt nhẹ. Việc sử dụng thường gặp trong các lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu, khoa học máy tính và phân tích thống kê.
Từ “decorrelate” bắt nguồn từ tiền tố "de-" có nguồn gốc từ tiếng Latinh, biểu thị sự tách biệt hoặc loại bỏ, và phần gốc "correlate" từ tiếng Latinh "correlatus", có nghĩa là "liên kết". Sự kết hợp giữa hai yếu tố này phản ánh quá trình làm giảm hoặc loại bỏ sự tương quan giữa các biến hoặc yếu tố trong một hệ thống. Trong các lĩnh vực như thống kê và học máy, "decorrelate" nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phân lập thông tin để cải thiện độ chính xác và hiệu suất phân tích dữ liệu.
Từ "decorrelate" ít gặp trong bốn thành phần của IELTS (Nghe, Nói, Đọc, Viết), nhưng có thể thấy trong các ngữ cảnh liên quan đến khoa học dữ liệu và thống kê, nhất là khi nói đến việc loại bỏ sự tương quan giữa các biến. Trong ngữ cảnh khác, từ này cũng thường xuất hiện trong các nghiên cứu về tín hiệu và xử lý ảnh, nơi mà việc giảm thiểu tương quan giữa các thông số là cần thiết để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.