Translation of "gaussian model" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Model - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

Gaussian
ガウシアン
Gaussian
GaussianFilter name
Gaussian sharpness
ガウシアンシャープネス
Gaussian Blur
ガウシアンぼかし
Gaussian Noise Reducer
ガウシアンノイズ低減
That's called a Gaussian. We discuss the Gaussian in depth.
例えば30人を対象としたガン検査など nが30以上の場合に便利です
Here's our Gaussian again.
空間をxとする場合 ガウス分布は2つのパラメータで特徴づけられます
And in that case the Gaussian distribution, the Gaussian probability density looks
ガウス確率密度はこんな感じとなる 今回もゼロを中心としているが
I have another Gaussian question for you this is called a heavytail Gaussian.
これを裾の重いガウス分布と呼びます 正負の無限大へ近づくと
Gaussian density has a wider width.
そして今回も 曲線の下の面積は
And the width of this Gaussian is Gaussian thus controlled by sigma by that variance parameter sigma.
ガウス分布では幅は シグマにより つまり分散のパラメータ シグマにより制御されている もう一つの例はこんな感じ
You learned about what a Gaussian is.
データのフィッティングや 多変数ガウス分布について説明しました
You learned the definition of a Gaussian.
これらが単峰型分布であるということです
The gaussian will look something like this.
2 ガウス分布の固有値と 固有ベクトルを計算します
This is what's called a Gaussian kernel.
これがそうです
Model
モデル camera lens
Model
RGB モデル
Model
モデル
Model
モデル
So I'll compare model one to model three and I'll compare model two to model three.
これが最初のモデルからの出力で 予測変数に
And the probability of those data points for any Gaussian model mu and sigma squared is the product of any individual of data likelihood x,i.
ガウス分布モデルのμ及びσ²を使って 個々のデータの尤度Xiの積で求められます ガウスの公式に当てはめると以下のようになります
Set here the precision of the Gaussian function.
ガウシアン関数の精度を設定します
The answer is it's the more peaked Gaussian.
これは直観的なものではありません
This is the formula for the Gaussian again.
この分布の中からμとσ²を見つけられますか
A 2 dimensional gaussian is defined over that space, and it's possible to draw the contour lines of the gaussian.
ガウス分布の等高線を描いてみると おそらくこのように見えるでしょう ガウス分布の平均はこのx₀とy₀のペアです
Printer model
プリンタのモデル
Printer Model
プリンタのモデル
Atom Model
原子模型
Camera Model
カメラのモデル
UML Model
UML モデル
Printer model
プリンタモデル
Printer Model
プリンタの機種
Color Model
カラーモデル
Unspecified Model
指定されないモデル
You model.
モデル
Model, huh?
モデルでしょ
First model walks, second model duplicates, then elaborates.
片方が踊ったら それを真似する それで付け足していくんだ
Select here the standard deviation of the blur Gaussian.
線の幅をピクセル数で指定します
Select here the unsharpen deviation value of the Gaussian.
正弦波の振幅を表す値を選択します
P i times the normalizer times the Gaussian expression.
そこにガウス分布の公式を掛けます つまりXj μiの二次式を掛け
Remember we worked out the math for this Gaussian?
変数xを使用した場合どうなるか見てみましょう
And here's what this Gaussian gradient kernel looks like.
とても興味深いです
If I were to measure where the peak of the new Gaussian is, this would be a very narrow and skinny Gaussian.
非常に細くくびれたガウス分布となります 幅は2つのガウス分布の間にくるでしょう
That's a monolingual model rather than a bilingual model.
すべての可能な分類 翻訳 並び替えを通して 探索します
This model is nested within the more complex model.
だからこの直接モデル比較が出来る そしてこのモデル

 

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