Translation of "I R S" to Japanese language:


  Examples (External sources, not reviewed)

P Y S C R I P T E R.
無料で オープンソースのソフトウェアだよ
We had c, s, r.
そして0 9の確率によって wを得たと仮定すれば
Let's multiply s times r.
だから r 回 s 何に等しいするつもりですか
P R I A M O S. This morning?
今朝?
R. M. Aller de S. de Compostela
R.M. Aller de S. de CompostelaCity in Spain
You get s times 1 minus r all I did is I factored out the s is equal to r to the first power minus r to the n plus 1.
r r n プラス 1 にマイナスの最初の電源に等しい 1 のマイナスが両側を分割する場合は
P of H given R comma S times P of R plus P of H given not R and S times P of not R, which is total probability.
P H R S P R を加えます こちらが全確率になります では上記の数値を式に当てはめてみましょう
P of happiness given S and R times P of S and R, which is of course the product of those 2 because they are independent, plus P of happiness given not S R, probability of not as R plus P of H given S and not R times the probability of P of S and not R plus the last case,
それぞれの値から算出できます P H S R P S R P H S R P S R
So now we have q , r , and s .
その後にbrタグを足し
This is a Bayes network of which S and R are independent but H adds a dependence between S and R.
HがSとRの間に従属性を与えています もう少し詳しく説明しましょう
This is the same as probability of R, and R and S are independent.
RとSは独立しています しかし変数Hについてもし何か情報があれば
Obviously, it isn't because if I now vary S from S to not S, it affects my probability for the variable R.
変数Rの確率に影響することとは関係ありません これはとても珍しい現象です
Using Bayes' rule, you can transform this into P of H given R comma S times P of R given S over P of H given S.
P H S で割った形になります ここではRの確率を分かりやすくするために
P of H given not S and not R.
幸福につながる4つの変数の組み合わせから
O, P, Q, R, S, T there you go.
これは通常のFと同じです
However, if I know something about the variable H, then S and R become dependent that is, knowing about my happiness over here renders S and R dependent.
SとRは従属関係になるのです つまり幸福についての知識が SとRを従属させるのです P R H S はP R H とは異なります
It's little discrete that's spelled D I S C R E T E bits.
つづりはD I S C R E T Eですね かけらです かけらとは単語のことです
Not all of them are divisible by either r or s.
これはrのみで割り切れ これらは sのみで割り切れます
So r times s is going to be equal to what?
あなたはこれらの各用語 r を乗算する場合 r を乗算します
That is a really unusual situation where we have R and S are independent but given the variable H, R and S are not independent anymore.
RとSは独立していますが 変数Hが与えられると RとSは独立ではなくなるのです Hの知識が独立していた2つの変数を 独立しないものにするわけです
We observe the conditional independence of R and S to simplify this to just P of R, and the denominator is expanded by folding in R and not R,
RとSの条件付き独立性を観測します そして分母のP H S にはRとRでない事象を 組み込んで展開します P H R S P R に
For the maximization, we can safely draw up gamma and R(s).
価直反復の更新式で既に最適な行為を取ったので
We have to get the s, take the s off the list and check all the neighbors of s, u, r, p, and q.
すべてマーク済みなのでリストには何も加えません
Suppose we wanted to compute the probability of C given s and r.
スプリンクラーと雨が 常に真であるという制約を与えます
I. P. R
IPR
R ...? R ...
R ...
This is equal to L to the... ...L to the r over s power
L r s と同じです したがって これらを使用して極限を求めることができます
I like R B.
私はリズム ブルースが好きです
This is only divisible by r, that's only divisible by s, that's divisible by neither.
これはどちらもで割り切れません だから一般的な因子はありません
kdesu c d f file i icon name n p priority r s t u user nonewdcop command arg1 arg2
kdesu c d f file i icon name n p priority r s t u user nonewdcop command arg1 arg2
R, mom. Mom, r.
ママ こちらRよ
Can i call you r?
Rと呼んでいい
Get some R and R?
息抜きしたらどうだ
I only have 1's, 10's, and 100's and 1,000's bills and so forth.
ここは1の位です
The really interesting thing is that in the absence of information about H, which is the middle case over here, the probability of R is unaffected by knowledge of S that is, R and S are independent.
この真ん中の式にはありません Rの確率はSの情報には影響されませんから RとSは独立しています
S....s...
せーの
So I've added two more checkboxes type checkbox and I've made their names be r and s .
type checkbox と入力し 値の名前をrとsとしました 値はq r sの3つに増えました
r
r
r
r
R
Comment
r
rwrite permission
R
Runit description in lists
R
R
R
ステージ係に目を配っていて
G E R A R D.
警部補 2番に長距離電話です