Translation of "probability weighting" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| With likelihood weighting, we fix the evidence variables. | つまりこの例の場合Aは常に真です |
| And this weighting is relatively straightforward to apply in Gaussian fitting. | ではEM法の小テストをします |
| Likelihood weighting is a great technique, but it doesn't solve all our problems. | すべての問題は解けません s rが与えられた時の Cの値を求めたいとします |
| Probability | 確率 |
| Their probability | 1回目が裏で 2回目が表で 3回目が裏の確率です |
| And because of this left weighting, the average is actually here, way to the left. | 平均は実際この辺 ずっと左の方になります これは変に思えるかもしれませんが |
| Probability of success | 成功確率 |
| Probability of failure | 失敗確率 |
| Probability first green | 起こりうる全ての場合の数は |
| A probability theorist... | 確率論の数学者や |
| Times the probability of b divided by the probability of a. | 割る aの確率となります そしてこれは ベイズ理論 あるいはベイズ法と呼ばれています |
| And then the next routine just implements the simple addition with the measurement_noise as the inverse weighting factor. | 簡単な足し算を行うルーチンです 1 1 1 1を 部分行列の対応する要素に加算し |
| 0.5 probability being in A times 0.5 probability of remaining in A plus 0.5 probability to be in B times 1 probability to transition to A. | Bにいる確率0 5に Aへ遷移する確率1を掛けた値を足します 答えは0 75です |
| Probability of finishing before | この日より前に終了する可能性 |
| Let's think about probability. | もし誰かに箱を開けて |
| That probability is 0.002. | i 1にwoeがある時 iにisが現れる確率は0 07です |
| So what's that probability? | 単に すべての結果を見るなら |
| What is the probability... | では 黄色のキューブを得る確率は何でしょうか |
| What is the probability, | では黄色かキューブである物の確率は何でしょうか |
| My resulting probability will be 1 α of the non normalized probability. | これがまさにベイズの定理です |
| So that tells us the probability of a given b times the probability of b, is equal to the probability of b given a, times the probability of a. | 掛ける bの確率 イコール aを条件とするbの確率 掛ける aの確率と告げています そして この両方をaで割るならば |
| With probability Q, O plays 1, and with probability 1 Q plays 2. | そして1 qの確率で2を出します Eは得点を最大化したいので |
| So the homework assignment will cover this plus some very basic probability. Probability | 第1問では基本的な確率の問題を解いてもらいます |
| So the probability of a given b could be the probability of a. | これは bに完全に依存していないかもしれません ですが それを知る方法はありません |
| lot where they say the probability sometimes it's written as probability of a. | ときには aの確率はPreb(a)と書かれます ときには 単にP(a)と書かれます |
| They're not rational about probability. | プレイヤーはこのゲームは不公平だと考えます |
| One is about complementary probability. | ある事象が確率pを持っているのであれば |
| Probability of X2 equals heads. | 2通りのパターンがあります |
| labeled anything, with any probability. | そして 尤度 という関数を書いてもらいます |
| What's the probability of Y? | ここでは全確率の定理を使います |
| The probability is 5 32. | では もう少し複雑な例をやりましょう |
| Here we apply total probability. | x₂である確率はx₁から得られると思われる すべての状態を調べ |
| Now, what is the probability | これは少しややこしい問題かもしれないね |
| That is just total probability. | 次に条件付き独立性を活用します |
| That's called a probability histogram. | このサンプルの平均の分布です |
| The probability of D2 sunny. | D1が晴れる確率は0 9でしたね |
| Is, it's a conditional probability. | それはこれらのデータが得られる確率です |
| These are, again, probability contours. | 状態方程式のパラメータw これは宇宙定数の時は完全に 1となるものだったが |
| It's really a conditional probability. | だからそれはこの結果らこのデータを得る確率Dです |
| It's now a joint probability. | 4つの値を記入してください |
| This is called total probability. | 確率の否定についても学びました |
| Probability so what is it? | 我々は この感覚をすでに強く持っていると思います |
| The probability of success in this example was 0.6, probability of failure was 0.4. | 失敗確率は0.4です これらを掛け算すると 0.24が得られて |
| If the probability for x1 is 0.2, what would be the probability for x2? | 数値を入れてください これは小テストです |
| Given a fixed p we started in probability, what's the probability of the data. | 先に2つ目の問題からやってみて 1つ目の答えを見つけましょう |
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