Translation of "negative inference" to Japanese language:
Examples (External sources, not reviewed)
| So let's think about the inference. | 周囲の世界に対して信念を形成する必要があります |
| And the key idea to Bayesian inference is you have two sources of information from which to make your inference. | 推論をするにあたり 2つの情報源があることです データと |
| Recognition and figure ground inference needs to co evolve. | 一緒に発展する必要があります 例えば遮蔽があると認識アルゴリズムが大失敗する場合もあります |
| Let's go negative, negative 1, negative 2, negative 3, negative 4, negative 5, negative 6. | ４ ー５ ー６とします この回答は xは １で |
| We have to consider this when we do probabilistic inference. | 次のレッスンでは現実に直結した質問をします |
| Negative. Negative. | 無理だ 無理に決まってる |
| Negative 10, negative 9, negative 8, negative 7. | ここにはたくさんの数があります |
| Negative 5. Negative 6. Negative 7. | いいですか |
| Uh, negative, negative! | ダメです ダメです |
| Negative. Negative. Jason? | 違う |
| We have a very adaptive sort of online type inference algorithm. | コードを呼んで型を推論し その型が不当だと分かると |
| In this unit, we will see how to do probabilistic inference. | ベイジアンネットワークを使って 確率の問題を解く方法を学びます |
| Later on, Peter will tell you about inference in Bayes networks. | ですのでこの講義では取り上げません |
| And what it means is we really are Bayesian inference machines. | 私たちはまさしくベイズ推論のとおりに動いているということです 生きる中で 周りの確率的な世界から学んだことを基に |
| Negative 1, negative 2. | そして 7, 0, 0, this text |
| Negative 4, negative 4. | これらのラベルのつけ方に |
| This is negative 1, negative 2, negative 3. | これは x 軸です |
| Let's say this is negative 1, negative 2, negative 3, negative 4. | いいですか そして 1 2 3 および 4 があります |
| The next technique for efficient inference is to maximize independence of variables. | 推論の効率はベイジアンネットワークの 構造に依存します |
| Now, what kinds of questions can we ask to do inference about? | 最も単純なタイプの問題は |
| We're going to talk about perhaps the holy grail of probabilistic inference. | ともいえる内容について話します これはベイズ ルールと呼ばれています |
| Now I want to talk about approximate inference by means of sampling. | サンプリングによる近似推論について説明します 近似推論とは何でしょうか |
| And you can't do a reverse inference here. You can't say that. | それは帰無仮説が真の時のデータの確率 そのデータの時の帰無仮説が真の確率 と |
| Variable elimination works faster than inference by enumeration in most practical cases. | 列挙法よりも高速に動作します 変数消去には式で表される確率を扱うため |
| If x is negative 7, so it's negative 1. Negative 2. Negative 3. | ここになります |
| So negative B, so it's negative times negative 9. | Bは これです |
| And negative 7 plus negative 7 is negative 14. | このパターンは |
| That's negative 1, negative 2. | x が 3 以下です |
| Negative 1 versus negative 2? | 突然 ２は １より |
| This is x is equal to negative 1, negative 2, negative 3, negative 4. | ー4 Y は 1 2 3 4 で |
| This is y is equal to negative 1, negative 2, negative 3, negative 4. | ４です これを y が4 に等しいと書くことができます |
| Negative two is here. It's more negative than negative two. | これはマイナス 2 とそしてさらに マイナス 4 分の1 です |
| Negative 3 plus negative 8 is equal to negative 11. | よって 3 と 8 が正しい |
| Plus negative two. which would be equal to well, negative two plus negative two is negative four, plus another negative two is negative six. | マイナス2たすマイナス2はマイナス4です それにさらにマイナス2をたせば マイナス6になります これはマイナス6に等しいです |
| In our JavaScript Engine, we've recently had a great boost from type inference. | JavaScriptはいわゆる型がない動的型づけ言語です |
| negative | 非アクティブ |
| Negative | 負数 |
| Negative | 負 |
| Negative | 負の余裕 |
| Negative. | こんなことを思いつきました |
| Negative. | 負 |
| Negative. | まず aの１乗とaの１乗は打ち消され |
| Negative. | 負 |
| Negative. | いない |
| This negative 1, this negative 1. | 両辺に２ずつ足すことができます |
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