Translation of "bayes theorem" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| Bayes' theorem. | ここは 5回中5回得る条件で両面コインを得る確率です |
| And this is called Bayes' theorem or Bayes' law. | これによって 5回とも表だったときに |
| And this is called Bayes' theorem or Bayes' law. | そして この式をどう当てはめるのを示そうと思います |
| So we can use Bayes' theorem. | 5回中表が5回だった条件で両面コインを得る確率は |
| And that's all Bayes' theorem essentially tells us. | では これを当てはめてみましょう |
| I think we're ready to substitute into the Bayes' formula, which we Bayes' Theorem that we rederived. | ベイズの定理です 失礼 |
| Bayes' Theorem tells us the probability of both a and b happening. | 扱います 逆さま u は集合論で 交差点です |
| So Bayes' Theorem and let me do it in this corner up here. | ベイズの定理は a と bが共におこる確率を |
| So all Bayes' Theorem told us is, look, we got four out of six heads. | ４回表が出ると この枠の中で |
| Pythagorean theorem. | だから Hの 2乗 は |
| Pythagorean theorem. | そしてこれは直角三角形の非常に典型的なタイプです |
| Pythagorean theorem. | これは 斜辺です |
| limit theorem. | ここでそれを証明しませんが それは本質的に 私たちとあなたを指示 |
| So if we go back to Bayes' Theorem let's just say that this is the universe of all of the events. | これはすべてのイベントです それはすべてです |
| Actually, I'm going to to leave it there and then in the next video I will apply Bayes' theorem to more interesting problems. | 次の動画でもっと面白い問題を ベイズ理論に当てはめてみましょう また会いましょう |
| That's just the Pythagorean theorem. | いいですか 難しくありません |
| And that's the Pythagorean theorem. | ピタゴラスの定理 直角三角形を扱います |
| It's called Bayes Rule. | ベイズルールは神の存在を推測するために |
| Bayes' rule tells you. | 感覚からの入力は 視覚や聴覚を使うことにより |
| Let's now talk about Bayes Rule and look into more complex Bayes networks. | ベイズの定理をより詳細に見てみます |
| We're just doing the Pythagorean theorem. | この2 乗プラスこの２乗は |
| Once again, just the Pythagorean Theorem. | これまたはこれの 2乗は 高さの2乗で |
| It's called the central limit theorem. | プログラミングの練習問題を通じて 理解していただければと思います |
| Green's theorem to get 5 pi. | ここでー5πではない理由は |
| We now apply Bayes rule. | 事後確率を求めるため この出力の確率に事前確率を掛けます |
| Here's a Bayes network question. | この問題をやってみましょう 変数はAからIまであります |
| Sal called the fundamental theorem of arithmetic! | ベン ワクワクします! |
| He even taught me the Pythagorean theorem. | 斜辺 じゃなくて 近道 って |
| What is there to understand? Binomial theorem? | もったいぶりなさんな 分かってますよ |
| So that is going to be equal to by Bayes' Theorem, which should make some sense to you that is equal to the probability of b given a. | Aが起こった際にBの確率と 等しいです だから 正確な硬貨で ４回表が得る確率があり |
| This makes Bayes Rule really simple. | 観測確率と事前分布を掛けた解です |
| So if I want to know what's the probability of the two sided coin, all Bayes' theorem is saying, well, OK, we observed that we got the two sided coin. | ベイズ理論が告げるのは OK 両面コインを得たら 観察する... ごめん 5回中表が5回と観察しています |
| Let's put up a simple Bayes net. | 身近なところで地震を例にします |
| A Bayes network is composed of nodes. | これらのノードは既に明らかな事象 または未知の事象に対応しており |
| So the compactness of the Bayes network | すべての変数の組み合わせを調べるような 一般的な方法よりも |
| Bayes Rule is usually stated as follows | 求めたい変数Aと与えられた証拠Bがある時 |
| So here is our Bayes network again. | 練習問題ではこのネットワークの値を 算出してきました |
| like the probabilities of a Bayes Network. | ベイジアンネットワークの辺構造のような |
| Switches off the definition of default blocks like theorem | theorem のような標準のブロックの定義を無効にする |
| That is often called the Theorem of Total Probability. | 他の変数の加重和の演算は 畳み込みと呼ばれます |
| With the Central Limit Theorem, things become really easy. | コイン投げを例に取りましょう コインの真の確率をpとします |
| And now, we'll be using the Central Limit Theorem. | Nが大きい場合を考えましょう Nが30と同じかそれ以上とします |
| Remember the Central Limit Theorem? Remember what it said? | 標本数Nが大きい場合すべてのNの総和の平均は |
| And here's my code, this implements Bayes rule. | 事前確率p0を陽性の結果が出る確率と掛けて |
| What you have here is a Bayes network. | ベイジアンネットワークは ノードで構成されています |
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