Translation of "high dimensional data" to Japanese language:


  Dictionary English-Japanese

Data - translation : Dimensional - translation : High - translation : High dimensional data - translation :

  Examples (External sources, not reviewed)

They don't really scale to high dimensional spaces.
次元空間を埋めるのに必要な粒子の数は
Images like these are very high dimensional statistics.
縦50ピクセル 横50ピクセルなら
Data powers high tech societies.
携帯電話の位置情報 電話の会話から集められるメタデータ
Suppose we're given a 2 dimensional data field, and our data lines up as follows.
実際に必要な次元はいくつでしょう
Suppose we wish to fit data, and our data is 1 dimensional, and it looks as follows.
この図を見ると
But in truly high dimensional space it has a very strong utility.
これは以前に マサチューセッツ工科大学で使っていた
Suppose we're given the following data points in a 2 dimensional space.
k means法はクラスタの定数から予測をします クラスタ数は2とします
In 1 dimensional data sets that are numerical, this could be informative.
この例では社員の多くが低所得者層で
The musicians played off a three dimensional graph of weather data like this.
それぞれの数珠 色帯が
These are potential sources for high speed data transmission.
最後に安全性
I create mathematical objects, symmetrical objects, using Galois' language, in very high dimensional spaces.
ガロアの言語を使って 作り出しているのです 見えないものを作り出せる
like a 4 dimensional or 5 dimensional figure.
さっぱり分からない ここにあるような三次元以上の物は
I can draw, really easily, a nice 1 dimensional space that follows these data points.
もしこの一次元空間で すべてのデータ点を表せるなら
If I am able to project all the data points on this 1 dimensional space,
それはデータの本質を捉えているからです
You place it in a science museum, it becomes a three dimensional visualization of data.
データの3D視覚化となります ミュージック ホールに置くと
We can do high frequency monitoring to get objective data.
臨床試験の大量動員を低コストで実施すること
I now have a more challenging quiz for you in which I give you multivariant data in this case 2 dimensional data.
今度は複数の確率変数のデータが与えられます 二次元データです データは次のようになります
One idea is that our three dimensional universe may be embedded in a high dimensional space, just as you can imagine on these sheets of paper.
埋め込まれたものだという 考えもあるのです この2枚の紙にようなものを 想像してください ここに住むアリは
Now, if you recall, each layer is actually a large two dimensional grid of tile data.
JSONファイルの中に整数で配列されています
It has two dimensional data such as the age of a person and the person's income and this is obviously made up data.
年齢と収入というデータで成り立っています 線形回帰とは データを最も適切に表す直線を引くことです
That's usually a problem, because if you have a high dimensional space, you just can't apply it.
一方カルマンフィルタはこれに対応できます
So now I'm going to show you a number of projects that we've built, from one dimensional, two dimensional, three dimensional and even four dimensional systems.
次元次元次元 更には4次元システムもあります 1次元システムでは
We have progressed from a zero dimensional point, to a one dimensional line segment, to a two dimensional triangle.
各オブジェクトの座標は3Dで定義されても
Sorting multi dimensional array
例 2多次元配列をソートする
Insert 2 dimensional vector
次元ベクトルを挿入
Toward the Dimensional Gate.
すぐに対応しないとまずい
And one thing that's very important is to combine traditional tabular data with three dimensional and geospatial information.
3次元的な地理空間情報を結びつけることです おなじみの場所ですね
Remember that now this state space is 3 dimensional, not 2 dimensional.
私たちのゴールは 2 0 に移動することです
So you can basically program any three dimensional shape or one dimensional, two dimensional up into this chain completely passively.
次元形状 もしくは1次元次元ものを この鎖で受動的にプログラムすることができます では これが示す未来とは何でしょうか
Data, data, data...
そこで私は 市場データ分析して 商品を考えました
And that signal is then converted back to a high speed data stream.
高速のデータ流を生みだします 将来的には
Bing! That's data. Data, data, data.
ソーシャルネットワークサイトで
However, I printed out a 2 dimensional table, not a 3 dimensional table.
次元表を得るには初期状態に 気をつける必要があります
Further, if you re represent each data vector using those eigenvectors, you'll find a 3 dimensional space where original data falls into a varity of different places.
その次元空間は元のデータが違う場所に 落とし込まれた三次元空間と分かるでしょう この場所はクラスタリングで簡単に分けられます
create scientific 2 dimensional graphs
科学用2次元グラフの作成
It's a 3 dimensional state.
ここにあるのが方向です 0 1 2 3です
It's all very one dimensional.
先程 少し触れましたが
Here's a 2 dimensional space.
次元ガウス分布はこの空間上で定義されます
High, High!
(西村 上に 上に
So next, we will talk about two dimensional and three dimensional shapes of ellipticals.
話をします
And so this hypothesis has high bias and a value underfits this data set.
これらのデータセットに対してアンダーフィットしている だから水平の直線は
ShinHwa High! ShinHwa High! ShinHwa High!
姉ちゃん
And this data gets sent to a machine that slices the data into two dimensional representations of that product all the way through almost like slicing it like salami.
全体を2Dの断面図へと 輪切りにしていきます サラミを
So, it works really well for low dimensional problems like 3 dimensional robot localization problems.
対照的にカルマンフィルタは ある仮定の元では二次方程式です
Listen we can do a topological analysis of highly dimensional data to be analysed without predetermining the number of feature sets.
類型学を使えば高次元情報を分析できると 提案したのがスタートです その時は実現は難しいとされていましたが 後に最善の策だと判明しました

 

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