Translation of "conditional probabilities" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Conditional - translation :
Examples (External sources, not reviewed)
| What's the probability of rain on day 0, and what are its conditional probabilities? | 晴れの次に晴れ 晴れの次に雨 雨の次に晴れ 雨の次に雨の4つの確率です |
| So there're important lessons in what we just learned, the key thing is we talked about conditional probabilities. | ポイントとなるのは条件付き確率です 例えば血液検査のような変数の結果は |
| conditional | Stencils |
| conditional head1 | Stencils |
| conditional head2 | Stencils |
| Conditional Styles | 条件付きスタイル |
| Conditional Styles... | 条件付きスタイル... |
| Conditional access | ルールを守らせる必要があります |
| About conditional inclusion | 条件付きで含めるには... |
| Remove Conditional Formatting | 条件付きセル書式を削除 |
| Add Conditional Formatting | 条件付きセル書式を追加 |
| Remove Conditional Styles | 条件付きスタイルを削除 |
| Now the next step is to say we can factor this and take these individual variables write that in terms of conditional probabilities. | 条件付き確率として表記します この確率はiの総乗に P w₁ w₁ i ₁ を掛けたものです |
| So I think those babies are actually making complicated calculations with conditional probabilities that they're revising to figure out how the world works. | どのように世界が構成されているのかを 条件付き確率論を使い探っているのです でも これを証明するのは不可能にみえますね |
| Probabilities? How many? | 6から始められる |
| Remove the conditional cell styles | セルの条件付きスタイルを削除 |
| Is, it's a conditional probability. | それはこれらのデータが得られる確率です |
| It's really a conditional probability. | だからそれはこの結果らこのデータを得る確率Dです |
| Ask for the probabilities. | 分かりました |
| Specifically, the joint probabilities. | 検査結果が陽性でがんである確率と |
| The probability of B is a sum over all probabilities of B conditional on A, lower caps a, times the probability of A equals lower caps a. | 全確率の計算結果は先程と同じです |
| We go through ignoring any samples that don't match the conditional probabilities that we're interested in and keeping samples that do, say the sample c, s, r, w. | 条件に合うサンプルのみを残します 例えば c s r wです サンプルの生成を続けて |
| This is exploiting my conditional independence. | P 2 C は |
| In the approximate probabilities 0.4858. | どのように求めるのでしょうか |
| So probabilities add up to 1. | ここで簡単な小テストです X₁からX₅までのセルがあります |
| Thrun So let's talk about probabilities. | 確率は人工知能の土台です |
| So the next units will be concerned with probabilities and particularly with structured probabilities using Bayes networks. | 特にベイジアンネットワークを使った確率構造を 見ていきましょう 講義全体で見ても 多くの作業が必要となるレッスンです |
| If you express your request as a conditional | 窓を開けてもらえるならば すごくいいんだけど |
| So if the conditional expression evaluates to true, | then節の分岐の文をすべて実行します 例ではAとBでした |
| These are the transition probabilities as before. | 初期状態が雨である確率を0 5とします |
| Now, sometimes those probabilities are near certainties. | 身近な例では たいていそうなりますが |
| Now, what are each of these probabilities? | 問題1は4つの選択肢があり 4つの可能な結果があります |
| Probabilities are the cornerstone of artificial intelligence. | 不確実性を表すのに使われます |
| 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 |
| We then evaluate the truthiness of our conditional expression. | それがTrueだった場合 ループ本体を実行し |
| And look what this does to the probabilities. | 出力値と整合性のある場所については |
| But we're going to represent beliefs with probabilities. | つまり信念とは |
| And we multiple the conditional for each word into this. | SECRETは1 3でISは1 9です |
| C is a conditional distribution conditioned on A and B. | DとEはCが条件とされています |
| But what if we wanted to compute a conditional probability? | たとえば曇りでない時に |
| And technically speaking, that P value is a conditional probability. | 条件付き確率です だからここの上の線は あなたの見ているP値を |
| After evaluating the loop body, we test the conditional expression. | Trueのままなら またループの本体を評価して |
| Well let's think through the probabilities a little bit. | まず最初に 1番目に取り出したビー玉が緑色である確率はどのくらいだろう |
| Here are the outcomes and here are the probabilities. | 帰無仮説が正しいと仮定すると 確率が最も高いのは8です |
| To calculate this, you will go through these probabilities. | これらの確率を求める必要があります それぞれの粒子について出力確率を割り当て |
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