Translation of "gaussian model" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
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 |
| Model | モデル camera lens |
| Model | RGB モデル |
| Model | モデル |
| Model | モデル |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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. | モデルだ |
| Model, huh? | モデルでしょ |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 そしてこのモデルが |
| Eventually, the new model will replace the old model. | 新しいモデルが古いモデルに取って代わります 強い感情がモデルを作ることがあります |
Related searches : Gaussian Mixture Model - Gaussian Distribution - Gaussian Kernel - Gaussian Curve - Gaussian Shape - Gaussian Fit - Gaussian Distributed - Gaussian Function - Gaussian Copula - Gaussian Noise - Gaussian Mixture - Gaussian Fitting - Gaussian Profile
