Translation of "prediction error variance" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Let me define the error of a prediction. | 予言とはh(x)だ |
| Very small prediction error now. Okay. Why did they get better? | 歩かされる つまり四球が考慮に入ります |
| You see a big prediction error for Curtis Granderson. Same for Eduardo Nunez. | 大きな予測誤差があります それ以外はそんなに大きくも無い OK |
| Squared is the population variance. I'll use SD squared to refer to the variance in the sample and standard error. | 使います ここはサンプルの平均の分散の標準偏差の二人の樹です |
| Down here big prediction error. For the rest of them, not so big, okay. | それらが個々の点の残差です それが回帰であり 回帰方程式であり |
| This point and the regression line, that's the prediction error or residual for that individual. | 等分散性というのは それらの距離が |
| Still a pretty big prediction error, but not as bad. Nunez is way down here. | 予測誤差です OK 何故それらは良くなったか 出塁率でモデルを考えると |
| Variance | 許容誤差 |
| Variance | 頂点の数 |
| Variance | 分散 |
| So it's a prediction a prediction of a new particle. | 新しい粒子を予言しています この粒子は何をするのか |
| More variance allowed for more co variance. | 以上から 相関関係を見る時の私からの何か条かの注意文が作れます |
| Now I would like you to do the predict function, which takes our current estimate and its variance and the motion and its uncertainty and computes the new updated prediction, mean, and variance. | 動作とその不確実性も引数とします 新しく更新された 推測 平均 分散を計算してください 例えば事前が10と4で動作が12と4であれば |
| And of course the difference is the prediction error, or residual. Now, let's put that in matrix form. | もう一つここでやったのは全てを標準化した という事 これが少し簡単になった |
| Model A makes a certain prediction, model B makes another prediction. | そして2つのモデル比較出来る それは今週の重回帰でちょっとやります |
| position variance | PropertyName |
| angle variance | PropertyName |
| velocity variance | PropertyName |
| angularVelocity variance | PropertyName |
| acceleration variance | PropertyName |
| angularAcceleration variance | PropertyName |
| force variance | PropertyName |
| torque variance | PropertyName |
| mass variance | PropertyName |
| inertia variance | PropertyName |
| momentum variance | PropertyName |
| Stiffness variance | PropertyName |
| Damping variance | PropertyName |
| Position1 variance | PropertyName |
| Variance 2 | 頂点の数 |
| And if you have a high variance problem, your training set error will usually be low, that is much lower than the cross validation error. | クロスバリデーション誤差とくらべると大きく低いはず 以上で バイアスと分散の 2つの問題が |
| And now I have a variance co variance matrix. | 対角成分には分散が 非対角成分には共分散が |
| If the prediction of our function f equals our target label, and the error is zero, then no update occurs. | 誤差がゼロなら更新されません 誤差があれば誤差を縮小するように更新します |
| B sub one is the slope relating X to Y and e is our prediction error or residual. So if | だからもしプロットしたら Yを予測したスコアと書き表す為に Yの上に小さな |
| His prediction has come true. | 彼の予言は当たった |
| His prediction might come true. | 彼の予言は ひょっとしたら的中するかもしれない |
| That's quite an incredible prediction. | それだけの質量をもつ星があった場合 |
| And that prediction came true. | 世界最後の天然痘患者です |
| Look at your prediction errors. | 何があなたのモデルを悪くしているか もしあなたの残差のパターンを特定出来たら |
| Make up an appropriate prediction. | 観察に基づいて検証内容を設定し |
| You might care about prediction. | 例えば株式市場で将来何が起こるか |
| Any prediction on the game? | 試合の予想は |
| This is called prediction even though sometimes it has nothing to do with prediction. | 伝統的な用語ですがこの由来は |
| angular momentum variance | PropertyName |
| kinetic energy variance | ObjectClass |
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