Translation of "probabilistic model" to Japanese language:

Dictionary English-Japanese

Model - translation :

Examples (External sources, not reviewed)

Let's build a probabilistic word model of segmentation.	定義により最適のセグメンテーションS は
That is, I've said for my probabilistic model,	この数値を選択肢として設定し約95 の単語のつづりは正確で
So that was the word model . What about probabilistic ? The word	確率的なのはこれらのモデルは不確実性が大きい場合にも
You could have trees and have a probabilistic model of them.	どちらでも学べます
Probabilistic Interference	前回のレッスンでは
Now the problem was even though I had 4 billion words from which I trained by probabilistic model,	40億の中に1回もginormousという単語が出てこないことが問題なのです
It's probabilistic and it's messy.	我々はどうすればもっと
But that's a probabilistic statement.	たぶん増加するだろうし
So these are all variations, and the type of model you choose depends on the application, but they all follow from this idea of a probabilistic model over sequences.	すべて語系列の確率論的モデルのアイデアから派生したものです
This just kind of indicates the power of the model that it gets the idea across while loosing all notion of sequence, and thus making the probabilistic model simpler to deal with.	これにより系列の概念から離れて考えを伝え確率論的モデルを簡単に扱えるようになりますさらにBag of Wordsモデルから先に進んでこのモデルをユニグラムと考えることができます
Now, we've seen probabilistic word models before.	機械学習のレッスンでは Bag of Wordsモデルを論じました
Well this has to be a probabilistic model so probabilistically speaking we think that this shape is more likely and this albedo is more likely.	この形状とこのアルベドが最もありえそうだと言えるのですですから形状の集合とアルベドの集合についての確率分布が必要になります
Expectation maximization is a probabilistic generalization of k means.	これはk meansから導出されます
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
Hello and welcome to the class in Probabilistic Graphical Models.	確率的グラフィカルモデルというのは長ったらしい名前なのでそれを定義する前に
So, first, probabilistic models provide us, again, this word declarative .	つまりそれ自体が独立した意味を持っています例えば
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
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
And training these probabilistic models in general can be very hard.	一般に非常に困難ですしかし粗いテキスト素性を用いれば
And that additional assumption would have to be probabilistic in nature.	つまり仮定を設けてどのような物体がありそうなのかどのようなアルベドが
Or the truthiness is out there. Since this is all probabilistic.	帰無仮説は真か偽のどちらかです
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.	モデルだ
Model, huh?	モデルでしょ
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
It's also sharing some electrons in a covalent bond and everything's probabilistic.	全ては確率論の元に起きていますこの2つの分子をこういう風に変えるために
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
In fact, just this sort of one page of code just dealing with a couple letters is about the same as all the code that we use to implement the probabilistic model.	確率モデルの実装に使われるコードと同じようなものになっていますこうしたコードを整理する上で最も重要で困難な点は
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
So we can do a direct statistical comparison, of model one and model three, and then of model two and model three.	直接比較出来るその後でモデル2とモデル3もそれはRのanova関数でやる
It's a Boolean logical distinction rather than on this side a probabilistic distinction.	このモデルは木構造やカテゴリといった抽象化に基づいています

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