estimate和estimation

本文详细阐述了estimate和estimation这两个词汇的区别。estimate既可以作动词也可以作名词使用,而estimation通常只作名词使用,表示一种估计的过程。文章通过具体例子说明了两者作为名词时的不同含义:estimate特指估计的结果,而estimation则强调估计的过程。

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estimate可以作为动词,也可以作为名词。estimation只能作为动词,当二者为名词时,都有“估计”的意思。如何区别呢?

比如经常说的“x的估计值”the estimate of x,那什么时候用estimate的名词,什么时候用estimation呢?

Linda的email解释最权威

   The word "estimate" can be used both as a noun and a verb.  For example, as a noun, "I will give you an estimate on the amount of time it will take to complete this job".  As a verb, "I will estimate the time it will take to complete this job".  

    "Estimation" is usually used only as a noun.  It is the act or process of estimating.   For example, "The amount of time it will take to complete this job is approximately 4 hours.  This is only an estimation of the time.  The job could take longer." or,  This is only an estimate of the amount of time.

  综上所述,当都作为名词的时候,estimate专指结果,而estimation指过程(process of estimating)。

ex:

estimate of x 

x的估计值

estimation of  x

估计x(的过程)

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测深度学习有一定了解的研究人员技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSAGRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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